(57)【要約】【課題】管理者による面談の対象者の効率的な抽出を支援する。【解決手段】管理者による、複数の被管理者からの面談対象者の抽出を支援する情報処理装置であって、前記複数の被管理者の勤怠の状況を示す勤務情報が格納された勤務情報データベースと、前記複数の被管理者の健康診断の結果を示す健康診断情報が格納された健康診断データベースとを参照し、前記被管理者毎に、前記被管理者を前記面談対象者とするか否かの判断の基準となる指標値を算出する指標値算出部と、前記指標値に応じて前記複数の被管理者を並べた一覧画面を表示させる画面データを生成する画面データ生成部と、前記画面データを出力する出力部と、を有する。【選択図】図１４
2016146168.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
管理者による、複数の被管理者からの面談対象者の抽出を支援する情報処理装置であって、
前記複数の被管理者の勤怠の状況を示す勤務情報が格納された勤務情報データベースと、前記複数の被管理者の健康診断の結果を示す健康診断情報が格納された健康診断データベースとを参照し、前記被管理者毎に、前記被管理者を前記面談対象者とするか否かの判断の基準となる指標値を算出する指標値算出部と、
前記指標値に応じて前記複数の被管理者を並べた一覧画面を表示させる画面データを生成する画面データ生成部と、
前記画面データを出力する出力部と、を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記画面データ生成部は、前記一覧画面に、
前記指標値に応じて並べた前記複数の被管理者のそれぞれと対応して、前記被管理者を選択する選択欄を表示させる画面データを生成する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記指標値は、前記被管理者が休職する確率を示す値であり、
前記画面データ生成部は、前記一覧画面に、
前記確率が高い順に前記被管理者を並べて表示させる画面データを生成する請求項１又は２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記指標値は、前記被管理者が休職する確率を示す値であり、
前記画面データ生成部は、前記一覧画面に、
前記確率が低い順に前記被管理者を並べて表示させる画面データを生成する請求項１又は２記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記勤務情報データベースと、前記健康診断データベースとを参照し、前記被管理者毎の前記指標値の算出に用いる不調スコアを出力する不調者判別モデルを生成する不調者判別モデル学習部と、
前記被管理者毎に、前記不調スコアと、前記指標値とを含む不調情報を生成し、前記被管理者を識別する識別情報と、前記不調情報とを対応付けて不調情報データベースに格納する不調情報生成部と、を有する請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記指標値算出部は、
前記勤務情報データベースと、前記不調情報データベースとを参照し、
前記指標値の算出対象である被管理者と前記不調スコアが一致する被管理者における、休職の履歴を有する被管理者の割合を、前記指標値として算出する請求項５記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記指標値算出部は、
前記勤務情報データベースと、前記不調情報データベースとを参照し、
不調スコアが、前記指標値の算出対象である被管理者の不調スコアを含む所定範囲にある被管理者における、休職の履歴を有する被管理者の割合を、前記指標値として算出する請求項５記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記不調スコアと、前記指標値とから、前記指標値と前記不調スコアとの関係を示す関数を生成する関数生成部を有し、
前記指標値算出部は、
前記関数と、前記不調スコアとから、前記指標値を算出する請求項５乃至７の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記不調者判別モデルに基づき、
前記勤務情報データベース及び前記健康診断データベースのそれぞれに含まれる項目毎に、前記項目の値と、前記項目毎に求められた係数とを乗算した値の合計を、前記不調スコアとして出力する不調スコア算出部を有する請求項５乃至８の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記被管理者毎に、前記勤務情報データベース及び／又は前記健康診断データベースから、前記乗算した値が所定の閾値以上になる項目を抽出する不調兆候抽出部を有し、
前記画面データ生成部は、
抽出された前記項目を前記被管理者に対応付けて、前記一覧画面に表示させる請求項９記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記管理者の識別情報と職種とを対応付けた閲覧者データベースを有し、
前記管理者の職種に応じて、前記被管理者の前記勤務情報及び前記健康診断情報の両方か、又は前記勤務情報を選択する出力情報選択部を有し、
前記画面データ生成部は、
前記出力情報選択部により選択された情報を表示させる画面の画面データを生成する請求項１乃至１０の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
管理者による、複数の被管理者からの面談対象者の抽出を支援する情報処理装置により実行されるプログラムであって、
前記情報処理装置に、
前記複数の被管理者の勤怠の状況を示す勤務情報が格納された勤務情報データベースと、前記複数の被管理者の健康診断の結果を示す健康診断情報が格納された健康診断データベースとを参照し、前記被管理者毎に、前記被管理者を前記面談対象者とするか否かの判断の基準となる指標値を算出するステップと、
前記指標値に応じて前記複数の被管理者を並べた一覧画面を表示させる画面データを生成するステップと、
前記画面データを出力するステップと、を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、管理者による、複数の被管理者からの面談対象者の抽出を支援する情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、企業や各種団体（以下、企業等と呼ぶ）では、労働災害の防止の観点等から従業員の健康状態を把握して健康管理を行うことが求められている。
【０００３】
これに対し、従来では、例えば、従業員の健康診断結果と、従業員の勤怠状況とから、各従業員が心身の健康異常を来す危険度を算出し、健康を損ねる危険を早期に把握させる健康管理システム等が知られている。このシステムでは、産業医の通信端末に従業員毎の危険度を表示させ、危険な状態にある従業員の有無を確認させる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の技術では、産業医等の健康管理者が健康を損ねる危険がある従業員と面談を行う場合、健康管理者は、従業員毎に危険度を確認し、危険度が高くなった原因やその他の状態等を考慮して、面談が必要か否かを判断する必要がある。このため、従来の技術では、面談の対象となる従業員の抽出に手間がかかる。
【０００５】
開示の技術は、管理者による面談の対象者の効率的な抽出を支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
開示の技術は、管理者による、複数の被管理者からの面談対象者の抽出を支援する情報処理装置であって、前記複数の被管理者の勤怠の状況を示す勤務情報が格納された勤務情報データベースと、前記複数の被管理者の健康診断の結果を示す健康診断情報が格納された健康診断データベースとを参照し、前記被管理者毎に、前記被管理者を前記面談対象者とするか否かの判断の基準となる指標値を算出する算出部と、前記指標値に応じて前記複数の被管理者を並べた一覧画面を表示させる画面データを生成する画面データ生成部と、前記画面データを出力する出力部と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
管理者による面談の対象者の効率的な抽出を支援できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第一の実施形態の健康管理システムのシステム構成を示す図である。
【図２】健康管理サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】健康診断データベースの一例を示す図である。
【図４】勤務情報データベースの一例を示す図である。
【図５】第一の実施形態の閲覧者データベースの一例を示す図である。
【図６】不調者判別モデルデータベースの一例を示す図である。
【図７】不調者判別モデルについて説明する図である。
【図８】不調情報データベースの一例を示す図である。
【図９】第一の実施形態の健康管理システムの有する各装置の機能を説明する図である。
【図１０】第一の実施形態の健康管理サーバの全体の動作を説明するフローチャートである。
【図１１】第一の実施形態の不調者判別モデル学習部の処理を説明するフローチャートである。
【図１２】第一の実施形態の不調情報生成部の処理を説明するフローチャートである。
【図１３】第一の実施形態の表示制御部の処理を説明するフローチャートである。
【図１４】一覧画面の例を示す第一の図である。
【図１５】一覧画面の例を示す第二の図である。
【図１６】一覧画面の例を示す第三の図である。
【図１７】一覧画面からの画面遷移について説明するフローチャートである。
【図１８】要面談者情報の保存処理を説明するフローチャートである。
【図１９】勤務情報画面の一例を示す図である。
【図２０】健康診断情報画面の一例を示す図である。
【図２１】要面談者情報画面の一例を示す図である。
【図２２】第二の実施形態の健康管理システムのシステム構成を示す図である。
【図２３】第二の実施形態の閲覧者データベースの一例を示す図である。
【図２４】第二の実施形態の健康管理システムの有する各装置の機能を説明する図である。
【図２５】第二の実施形態の表示制御部の処理を説明するフローチャートである。
【図２６】第三の実施形態の健康管理システムのシステム構成を示す図である。
【図２７】第三の実施形態の健康管理システムの有する各装置の機能を説明する図である。
【図２８】第三の実施形態の関数を説明する図である。
【図２９】第三の実施形態の不調情報生成部と関数生成部の処理を説明するフローチャートである。
【図３０】第四の実施形態の健康管理システムのシステム構成を示す図である。
【図３１】モデル記憶部について説明する図である。
【図３２】第四の実施形態の健康管理システムの有する各装置の機能を説明する図である。
【図３３】第四の実施形態の健康管理サーバの全体の動作を説明するフローチャートである。
【図３４】第四の実施形態のモデル生成部の処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下の実施形態では、健康管理者による被管理者毎に、健康管理者による面談対象となるか否かの判断の基準となる指標値を算出し、この指標値に応じた順に被管理者を表示させることで、面談の対象者の効率的な抽出を支援する。
【００１０】
（第一の実施形態）
以下に図面を参照して、第一の実施形態について説明する。図１は、第一の実施形態の健康管理システムのシステム構成を示す図である。
【００１１】
本実施形態の健康管理システム１００は、健康管理サーバ２００と、端末装置３００とを有する。健康管理サーバ２００と端末装置３００とは、ネットワーク等の通信網を介して接続されている。
【００１２】
本実施形態の健康管理システム１００は、例えば企業等の団体において、産業医等による従業員の健康管理等に用いられる。産業医とは、従業員の健康を管理する健康管理者である。企業等の従業員は、健康管理者に健康を管理される被管理者である。
【００１３】
本実施形態の被管理者は、企業の従業員に限定されず、何らかの団体に所属しており、健康管理者に健康を管理される立場の者であれば良い。したがって、例えば被管理者は、団体職員等であってもよいし、教員等であっても良い。
【００１４】
本実施形態の健康管理者は、産業医に限定されず、例えば被管理者の健康管理を司る者や部署等を含んでも良い。本実施形態の健康管理者は、被管理者の健康管理を行う立場の者であれば良い。
【００１５】
また、本実施形態における健康管理とは、例えば、精神的な疲労、ストレス、悩み等の軽減や緩和とそれへのサポート、精神疾患の予防と回復、疾病の予防、早期発見等により、被管理者の健康の保持、増進を目的として行なわれる管理である。
【００１６】
以下の実施形態の説明では、健康管理者を産業医とし、被管理者を企業の従業員として説明する。
【００１７】
本実施形態の健康管理サーバ２００は、健康診断データベース２１０、勤務情報データベース２２０、閲覧者データベース２３０、不調者判別モデルデータベース２４０、不調情報データベース２５０を有する。また、本実施形態の健康管理サーバ２００は、健康管理処理部２６０を有する。健康管理処理部２６０は、健康管理サーバ２００が、健康管理サーバ２００にインストールされている健康管理プログラムを実行することで実現される。
【００１８】
本実施形態の健康管理サーバ２００は、健康管理処理部２６０により、健康診断データベース２１０と、勤務情報データベース２２０とを参照して不調者判別モデルを生成し、不調者判別モデルデータベース２４０へ格納する。次に、健康管理サーバ２００は、不調者判別モデルに基づき、不調情報を生成して不調情報データベース２５０へ格納する。
【００１９】
そして、健康管理サーバ２００は、従業員毎に、不調情報を用いて産業医による面談対象となるか否かの判断の基準となる指標値を算出し、端末装置３００に、この指標値に応じた順に従業員を並べた画面を表示させる。
【００２０】
本実施形態の端末装置３００は、例えば産業医等により用いられるものであり、産業医による面談対象者の選択に用いられる。
【００２１】
次に、図２を参照して本実施形態の健康管理サーバ２００のハードウェア構成について説明する。図２は、健康管理サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。
【００２２】
本実施形態の健康管理サーバ２００は、一般の情報処理装置であり、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置２１、出力装置２２、ドライブ装置２３、補助記憶装置２４、メモリ装置２５、演算処理装置２６及びインターフェース装置２７を有する。
【００２３】
入力装置２１は、例えばマウスやキーボードであり、各種の情報を入力するために用いられる。出力装置２２は、例えばディスプレイ等であり、各種信号の表示（出力）に用いられる。インターフェース装置２７は、モデム，ＬＡＮカード等を含み、ネットワークに接続する為に用いられる。
【００２４】
健康管理プログラムは、健康管理サーバ２００を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。健康管理プログラムは例えば記録媒体２８の配布やネットワークからのダウンロードなどによって提供される。健康管理プログラムを記録した記録媒体２８は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。
【００２５】
また、健康管理プログラムを記録した記録媒体２８がドライブ装置２３にセットされると、健康管理プログラムは記録媒体２８からドライブ装置２３を介して補助記憶装置２４にインストールされる。ネットワークからダウンロードされた通信プログラムは、インターフェース装置２７を介して補助記憶装置２４にインストールされる。
【００２６】
補助記憶装置２４は、インストールされた健康管理プログラムを格納すると共に、必要なファイル、データ等を格納する。メモリ装置２５は、コンピュータの起動時に補助記憶装置２４から健康管理プログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置２６はメモリ装置２５に格納された各プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。
【００２７】
本実施形態の端末装置３００は、一般のコンピュータであり、そのハードウェア構成は、端末装置３００と同様であるから、説明を省略する。尚、端末装置３００がタブレット型のコンピュータやスマートフォン等である場合には、入力装置２１及び出力装置２２を兼ねた表示操作装置を有しても良い。表示操作装置は、例えば表示機能を有するタッチパネル等により実現される。
【００２８】
次に、健康管理サーバ２００の有する各データベースについて説明する。本実施形態の各データベースは、例えば健康管理サーバ２００の補助記憶装置２４やメモリ装置２５等に格納される。
【００２９】
図３は、健康診断データベースの一例を示す図である。本実施形態の健康診断データベース２１０は、従業員毎に設けられており、従業員が健康診断を受けた際の結果が格納されている。本実施形態の健康診断データベース２１０は、情報の項目として、健診日、身長、体重、ＢＭＩ、胸囲、血圧、白血球、総コレステロール等を有する。尚、本実施形態の健康診断データベース２１０は、図３に示す項目以外にも、一般的な健康診断で行われる各種の検査結果の項目を含む。本実施形態の健康診断データベース２１０は、各項目の値が、健康診断を行った年月と対応付けられて格納されている。
【００３０】
本実施形態の健康診断データベース２１０では、従業員の氏名と、健康診断を行った年月とに、各項目の値が対応付けられている。以下の実施形態の説明では、従業員の氏名と健康診断を行った日時と、これらと対応付けられた各項目の値とを含む情報を健康診断情報と呼ぶ。
【００３１】
図３の健康診断データベース２１０では、氏名「○○  ××」の従業員の２０１４年３月の健康診断の結果と、２０１３年３月の健康診断の結果と、２０１２年３月の健康診断の結果と、を含むことがわかる。
【００３２】
図４は、勤務情報データベースの一例を示す図である。本実施形態の勤務情報データベース２２０は、従業員毎に設けられ、従業員の勤怠の状況を示す勤務情報が格納されている。本実施形態の勤務情報データベース２２０は、情報の項目として、欠勤日数、遅刻早退回数、遅刻早退時間、年次休暇日数、年次事後日数等を有する。尚、本実施形態の勤務情報データベース２２０には、図４に示す項目以外にも、一般的な勤怠管理に用いられる情報の項目を含む。本実施形態の勤務情報データベース２２０は、各項目の値が、例えば勤務情報を集計する単位毎に対応付けられて格納されている。
【００３３】
本実施形態の勤務情報データベース２２０では、従業員の氏名と、勤務情報を集計した年月とに、各項目の値が対応付けられている。以下の実施形態の説明では、従業員の氏名と勤務情報を集計した年月と、これらと対応付けられた各項目の値とを含む情報を勤務情報と呼ぶ。
【００３４】
図４の勤務情報データベース２２０では、勤務情報が月単位で集計される場合を示しており、氏名「○○  ××」の従業員の２０１４年６月の勤務情報と、２０１４年５月の勤務情報、２０１４年４月の勤務情報と、を含むことがわかる。
【００３５】
図５は、第一の実施形態の閲覧者データベースの一例を示す図である。本実施形態の閲覧者データベース２３０は、健康管理サーバ２００による処理の結果を閲覧する閲覧者の識別情報を示す。本実施形態の閲覧者とは、例えば健康管理者の産業医である。
【００３６】
本実施形態の閲覧者データベース２３０は、健康管理者の識別情報が格納されている。本実施形態の閲覧者データベース２３０は、情報の項目として、氏名、利用者ＩＤ、パスワードを有する。項目「氏名」の値は、例えば産業医の氏名である。項目「利用者ＩＤ」の値は、産業医に付与された識別情報である。項目「パスワード」の値は、産業医毎に設定されるパスワードである。
【００３７】
本実施形態では、例えば産業医が端末装置３００において、健康管理サーバ２００の有する情報を閲覧する際に、端末装置３００に利用者ＩＤとパスワードを入力し、健康管理システム１００にログインしても良い。
【００３８】
図６は、不調者判別モデルデータベースの一例を示す図である。本実施形態の不調者判別モデルデータベース２４０は、情報の項目として、不調者判別モデルと、学習日時とを有する。
【００３９】
項目「不調者判別モデル」の値は、後述する不調者判別モデルである。項目「学習日時」の値は、不調者判別モデルを学習（生成）した日時を示す。
【００４０】
図６に示す不調者判別モデルデータベース２４０では、２０１４年１月に不調者判別モデル１０が生成され、２０１４年２月に不調者判別モデル２０が生成され、２０１４年３月に不調者判別モデル３０が生成されたことがわかる。
【００４１】
以下に、図７を参照して、本実施形態の不調者判別モデルについて説明する。図７は、不調者判別モデルについて説明する図である。
【００４２】
本実施形態の不調者判別モデルは、例えば、判別分析により得られる線形判別関数であり、図７の式（１）のように示されても良い。
【００４３】
判別分析とは、事前に与えられているデータが異なるグループに分かれることが明らかな場合、新しいデータが得られた際に、どちらのグループに入るのかを判別するための基準（判別関数）を得るための手法である。
【００４４】
本実施形態の健康管理サーバ２００は、事前に与えられているデータとして、健康診断データベース２１０に蓄積された従業員毎の健康診断情報と、勤務情報データベース２２０に蓄積された従業員毎の勤務情報とを用い、公知の手法により式（１）に示す不調者判別モデルを生成する。
【００４５】
本実施形態の不調者判別モデルは、勤務情報データベース２２０に含まれる項目毎に、項目の値と、項目毎に求められた係数とを乗算した値の合計と、健康診断データベース２１０に含まれる項目毎に、項目の値と、項目毎に求められた係数とを乗算した値の合計の和となる。
【００４６】
図７では、例えば、「ａ１」は勤務情報データベース２２０の項目「欠勤日数」の値であり、「ｋ１」は項目「欠勤日数」と対応する定数である。また、「ａ２」は勤務情報データベース２２０の項目「遅刻早退回数」の値であり、「ｋ２」は項目「遅刻早退回数」と対応する係数である。
【００４７】
このように、本実施形態では、勤務情報データベース２２０の各項目の値と、それぞれに対応する係数と、健康診断データベース２１０の各項目の値と、それぞれに対応する係数と、を含む不調者判別モデルを生成する。
【００４８】
以下の説明では、不調者判別モデルの出力として得られる値Ｐを不調スコアと呼ぶ。不調スコアは、産業医による面談対象となるか否かの判断の基準となる指標値の算出に用いられる。
【００４９】
また、以下の説明では、項目「欠勤日数」の値「ａ１」と係数「ｋ１」とを乗算した値Ｓ１を、項目「「欠勤日数」の項」の値と呼び、項目「遅刻早退回数」の値「ａ２」と係数「ｋ２」とを乗算した値Ｓ２を、項目「「遅刻早退回数」の項」の値と呼ぶ。また、本実施形態では、不調者判別モデルにおける各項の値を、対応する「項目名の項」の値と呼ぶ。
【００５０】
本実施形態では、不調スコアと、指標値と、各項目の項の値とが、後述する不調情報に含まれる。
【００５１】
尚、図７の例では、線形判別関数を本実施形態の不調者判別モデルとしたが、これに限定されない。本実施形態では、例えばニューラルネットワーク等のアルゴリズムを用いて不調者判別モデルを生成しても良い。ニューラルネットワークとは、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
【００５２】
図８は、不調情報データベースの一例を示す図である。本実施形態の不調情報データベース２５０は、従業員毎に設けられる。本実施形態の不調情報データベース２５０は、情報の項目として、不調スコア、不調確率、勤務情報データベース２２０に含まれる各項目の項、健康診断データベース２１０に含まれる各項目の項を有する。
【００５３】
項目「不調スコア」の値は、不調者判別モデルによる演算の結果として得られる値Ｐである。本実施形態では、不調スコアの値が大きいほど、健康状態に問題がある、すなわち不調である可能性が高いことを示すものとしても良い。
【００５４】
項目「不調確率」の値は、従業員が産業医の面談対象となるか否かの判断の指標となる指標値である。より具体的には、項目「不調確率」は、不調スコアが同じ値の従業員における、過去に休職した従業員の割合を示す。項目「不調確率」の詳細は後述する。
【００５５】
また、項目「各項目の項」は、図７で説明した通りである。例えば、項目「「欠勤日数」の項」の値はＳ１、「「遅刻早退回数」の項」の値はＳ２となる。
【００５６】
本実施形態の不調情報データベース２５０では、従業員の氏名と、不調情報を生成した年月とに、各項目の値が対応付けられている。以下の実施形態の説明では、従業者名と、不調情報を生成した年月と、これらと対応付けられた各項目の値とを含む情報を不調情報と呼ぶ。
【００５７】
次に、図９を参照して本実施形態の健康管理サーバ２００の機能について説明する。図９は、第一の実施形態の健康管理システムの有する各装置の機能を説明する図である。
【００５８】
本実施形態の健康管理サーバ２００は、健康管理処理部２６０、送信部２８０、受信部２７０を有する。
【００５９】
本実施形態の健康管理処理部２６０は、健康管理プログラムを演算処理装置２６が実行することで実現される。
【００６０】
本実施形態の送信部２８０は、端末装置３００を含む外部の端末へデータを送信する。受信部２７０は、端末装置３００を含む外部の端末からデータを受信する。
【００６１】
本実施形態の健康管理処理部２６０は、不調者判別モデル学習部２６１、不調情報生成部２６２、表示制御部２６３、保存部２６９を有する。
【００６２】
不調者判別モデル学習部２６１は、受信部２７０が、端末装置３００から面談対象者の抽出処理の開始指示を受けると、健康診断データベース２１０と勤務情報データベース２２０とを参照し、不調者判別モデルを生成する。不調情報生成部２６２は、不調者判別モデルを用いて不調情報を生成する。表示制御部２６３は、生成された不調情報を用いて端末装置３００に表示させる画面の画面データを生成する。保存部２６９は、面談対象として選択された従業員の不調情報の一部を保存する。
【００６３】
本実施形態の不調情報生成部２６２は、不調スコア算出部２６４、項の値取得部２６５、不調確率算出部２６６を有する。
【００６４】
不調スコア算出部２６４は、不調者判別モデルに基づき、不調スコアを算出する。項の値取得部２６５は、不調スコアを算出する過程で得られた、不調者判別モデルに含まれる各項の値を取得する。不調確率算出部２６６は、不調スコアと、勤務情報とに基づき、不調確率を算出する。
【００６５】
本実施形態の表示制御部２６３は、不調兆候抽出部２６７、画面データ生成部２６８を有する。
【００６６】
不調兆候抽出部２６７は、項の値取得部２６５により取得された項の値が、予め決められた所定の閾値以上の項と対応する項目を抽出する。具体的には、不調兆候抽出部２６７は、例えば項の値Ｓ１が所定の閾値以上の値であった場合、項の値Ｓ１と対応する項目である項目「欠勤日数」と、勤務情報データベース２２０における項目「欠勤日数」の値と、を抽出する。
【００６７】
画面データ生成部２６８は、不調確率と、不調兆候抽出部２６７により抽出された項目と、項目の値とを含む画面データを生成する。
【００６８】
生成した画面データは、送信部２８０に渡され、端末装置３００へ送信される。
【００６９】
保存部２６９は、端末装置３００において選択された従業員の氏名と、不調兆候抽出部２６７により不調情報から抽出された項目とを含む要面談者情報として保存する。
【００７０】
次に、端末装置３００について説明する。本実施形態の端末装置３００は、出力部３１０、送信部３２０、受信部３３０を有する。
【００７１】
出力部３１０は、例えば受信部３３０により、健康管理サーバ２００から受信した画面データを、ディスプレイ等に出力し、表示させる。送信部３２０は、例えば端末装置３００から、面談対象者の抽出処理の開始指示を健康管理サーバ２００へ送信する。受信部３３０は、例えば健康管理サーバ２００から、端末装置３００に表示させる画面データを受信する。
【００７２】
次に、本実施形態の健康管理サーバ２００の動作について説明する。図１０は、第一の実施形態の健康管理サーバの全体の動作を説明するフローチャートである。
【００７３】
本実施形態の健康管理サーバ２００は、端末装置３００から面談対象者の抽出処理の開始指示を受け付けると、不調者判別モデル学習部２６１により、不調者判別モデルを生成する（ステップＳ１００１）。
【００７４】
続いて、健康管理サーバ２００は、不調情報生成部２６２により、健康診断データベース２１０と勤務情報データベース２２０とを参照し、生成した不調者判別モデルの演算を行い、不調情報を生成する（ステップＳ１００２）。
【００７５】
続いて、健康管理サーバ２００は、不調情報の一部を含む画面データを生成し、端末装置３００に送信する（ステップＳ１００３）。
【００７６】
以下に、図１０の各ステップＳの詳細について説明する。図１１は、不調者判別モデル学習部の処理を説明するフローチャートである。図１１は、図１０に示すステップＳ１００１の処理の詳細を示す。
【００７７】
本実施形態の健康管理サーバ２００において、不調者判別モデル学習部２６１は、端末装置３００から面談対象者の抽出処理の開始指示を受け付けると、健康診断データベース２１０を参照し、従業員毎の健康診断情報を取得する（ステップＳ１１０１）。
【００７８】
尚、健康管理サーバ２００は、面談対象者の抽出処理の開始指示を受けたとき、端末装置３００に対して利用者ＩＤとパスワードを入力させる画面を表示させてもよい。そして、健康管理サーバ２００は、閲覧者データベース２３０に、入力された利用者ＩＤとパスワードが存在する場合に後述するステップに進み、入力されて利用者ＩＤとパスワードが存在しない場合にはエラーメッセージを端末装置３００に表示させても良い。
【００７９】
続いて、不調者判別モデル学習部２６１は、勤務情報データベース２２０を参照し、従業員毎の勤務情報を取得する（ステップＳ１１０２）。
【００８０】
続いて、不調者判別モデル学習部２６１は、健康診断情報と勤務情報を用いて、不調者判別モデルを生成する（ステップＳ１１０３）。続いて、不調者判別モデル学習部２６１は、生成した不調者判別モデルを、生成した日時を示す情報と対応付けて不調者判別モデルデータベース２４０へ格納する（ステップＳ１１０４）。
【００８１】
本実施形態では、このように、端末装置３００から面談対象者の抽出処理の開始指示を受ける度に、最新の健康診断情報と勤務情報から新たな不調者判別モデルを生成する。したがって、本実施形態では、健康診断情報と勤務情報が蓄積される度に、不調者判別モデルが更新されていく。本実施形態では、以上のように、最新の情報を含む健康診断情報と勤務情報から不調者判別モデルを生成することを、不調者判別モデルを学習する、と表現する。
【００８２】
尚、図１１では、不調者判別モデルは、面談対象者の抽出処理の開始指示を受けて生成されるものとしたが、これに限定されない。本実施形態の不調者判別モデル学習部２６１は、例えば健康診断データベース２１０と勤務情報データベース２２０の何れか一方が更新された場合に、不調者判別モデルを生成しても良い。
【００８３】
図１２は、不調情報生成部の処理を説明するフローチャートである。図１２は、図１０に示すステップＳ１００２の処理の詳細を示す。
【００８４】
本実施形態の不調情報生成部２６２は、健康診断データベース２１０において、先頭の従業員の氏名を取得し、対応する診断情報を取得する。また、不調情報生成部２６２は、勤務情報データベース２２０から、取得した氏名と対応する勤務情報を取得する（ステップＳ１２０１）。
【００８５】
続いて、不調情報生成部２６２は、不調スコア算出部２６４により、ステップＳ１２０１で取得した健康診断情報及び勤務情報の各項目の値を用いて、不調者判別モデルの演算を行い、不調スコアを算出する（ステップＳ１２０２）。本実施形態では、例えば、不調者判別モデルに線形判別分析を学習アルゴリズムとして用いた場合、線形判別関数の出力が不調スコアである。また、本実施形態では、不調者判別モデルにニューラルネットを用いた場合、出力層の出力信号が不調スコアである。
【００８６】
また、本実施形態の不調スコア算出部２６４は、不調者判別モデルデータベース２４０に格納されている最新の不調者判別モデルを用いて不調スコアを算出しても良い。また、本実施形態の不調スコア算出部２６４は、勤務情報と健康診断情報の少なくとも何れか一方を更新した時期と、同様の時期に生成された不調者判別モデルを用いても良い。例えば、不調スコア算出部２６４は、勤務情報と健康診断情報のそれぞれが２０１４年３月に更新されたものである場合、２０１４年３月に生成された不調者判別モデルを用いて不調スコアを算出しても良い。
【００８７】
続いて、不調情報生成部２６２は、項の値取得部２６５により、不調者判別モデルに含まれる各項と対応する項目と、項の値と、を対応付けて不調情報データベース２５０に格納する（ステップＳ１２０３）。
【００８８】
続いて不調情報生成部２６２は、不調確率算出部２６６により、不調情報データベース２５０を参照し、不調スコアの値が、ステップＳ１２０２で算出した不調スコアと等しい従業員の氏名を抽出する（ステップＳ１２０４）。続いて、不調確率算出部２６６は、勤務情報データベース２２０を参照し、ステップＳ１２０４で氏名を抽出した従業員のうち、過去に休職したことがある、又は休職中である従業員数を求める（ステップＳ１２０５）。
【００８９】
続いて、不調確率算出部２６６は、ステップＳ１２０４で氏名を抽出した従業員のうち、休職した従業員の割合を算出し、算出結果を不調確率とする（ステップＳ１２０６）。すなわち、本実施形態では、不調情報の生成対象となっている従業員と不調スコアが一致する従業員の中で、休職した従業員の割合を不調確率とする。
【００９０】
具体的には、例えば、ステップＳ１２０２で算出した不調スコアが２０であり、勤務情報データベース２２０から抽出した、不調スコアが２０と算出された従業員が１０人であり、そのうち休職した従業員が８人であれば、不調確率は８０％となる。
【００９１】
続いて、不調情報生成部２６２は、不調スコアと、各項の値と、不調確率と不調情報とし、従業員の氏名と対応付けて不調情報データベース２５０へ格納する（ステップＳ１２０７）。このとき、不調情報生成部２６２は、不調情報を生成した日時を示す情報も、不調情報と対応付けて格納する。
【００９２】
次に、不調情報生成部２６２は、全ての従業員について不調情報を生成したか否かを判定する（ステップＳ１２０８）。ステップＳ１２０８において、全ての従業員について不調情報を生成していない場合、不調情報生成部２６２は、次の従業員の健康診断情報と勤務情報とを取得し（ステップＳ１２０９）、ステップＳ１２０２へ戻る。
【００９３】
ステップＳ１２０９において、全ての従業員の不調情報を生成した場合、不調情報生成部２６２は、処理を終了する。
【００９４】
尚、図１２の説明では、従業員の氏名を、従業員を識別する情報としたが、これに限定されない。図１２の処理では、従業員を識別する情報として、従業員に付与されている社員番号等を用いても良い。
【００９５】
ここで、本実施形態の不調確率について説明する。本実施形態では、不調確率を、不調スコアが等しい従業員において休職した従業員の割合としている。
【００９６】
この背景には、近年、メンタルヘルス（精神面における健康）の不調を理由に休職する従業員が増加しており、メンタル面での健康管理を行うことが企業に求められる傾向にあるからである。本実施形態では、不調確率が高い従業員は、不調スコアの値が同じ従業員のうち、休職した従業員が多いことを示しており、すなわちこの従業員が休職する確率が高いことを示している。
【００９７】
本実施形態では、休職する可能性を示す不調確率の値を、面談対象となるか否かの判断の基準となる指標値とすることで、従業員がメンタル面で不調か否かを容易に産業医に判断させることができる。
【００９８】
尚、本実施形態では、メンタル面の不調を早期に把握することに重きをおき、休職する可能性を示す値を不調確率としたが、不調確率とする値はこれに限定されない。不調確率は、例えば健康診断情報に含まれる他の項目に関連する値を不調確率としても良いし、勤務情報のうち、休職に関する項目以外の項目に関連する値を不調確率としても良い。
【００９９】
次に、本実施形態の表示制御部２６３の処理について説明する。図１３は、第一の実施形態の表示制御部の処理を説明するフローチャートである。
【０１００】
本実施形態の表示制御部２６３は、不調情報データベース２５０において、先頭の従業員の不調情報を取得する（ステップＳ１３０１）。続いて表示制御部２６３は、不調兆候抽出部２６７により、不調情報に、表示対象となる不調兆候項目が存在するか否かを判定する（ステップＳ１３０２）。
【０１０１】
以下に、ステップＳ１３０２における判定について説明する。本実施形態の不調兆候抽出部２６７は、不調情報に含まれる、勤務情報データベース２２０及び健康診断データベース２１０のそれぞれの項目と対応する項の値が、所定の閾値より大きい項を抽出する。そして、不調兆候抽出部２６７は、抽出した項と対応する項目を不調兆候項目とする。
【０１０２】
値が所定の閾値より大きい項とは、すなわち不調スコアに寄与する割合が大きい項である。
【０１０３】
例えば、不調情報において、項目「「欠勤日数」の項」の値はＳ１と、「「遅刻早退回数」の項」の値Ｓ２とが所定の閾値より大きい場合、各項と対応する項目である項目「欠勤日数」と項目「遅刻早退回数」が、不調兆候項目となる（図７参照）。尚、不調兆候項目か否かを判断するための所定の閾値は、予め設定されているものである。所定の閾値は、例えば健康管理サーバ２００の管理者により設定されても良いし、産業医により端末装置３００から設定されても良い。
【０１０４】
ステップＳ１３０２において、不調兆候項目が存在する場合、不調兆候抽出部２６７は、該当する項目を健康診断データベース２１０や勤務情報データベース２２０から抽出する（ステップＳ１３０３）。ステップＳ１３０２において、不調兆候項目が存在しない場合、後述するステップＳ１３０４へ進む。
【０１０５】
続いて表示制御部２６３は、不調情報から、先頭の従業員と対応する不調確率を取得する（ステップＳ１３０４）。
【０１０６】
続いて表示制御部２６３は、全ての従業員について、ステップＳ１３０２からステップＳ１３０４までの処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ１３０５）。ステップＳ１３０５において、処理を行っていない場合、表示制御部２６３は、次の従業員の不調情報を取得し（ステップＳ１３０６）、ステップＳ１３０２へ戻る。
【０１０７】
ステップＳ１３０５において、処理を行った場合、表示制御部２６３は、画面データ生成部２６８により、不調確率が高い順に従業員を並べた一覧画面の画面データを生成し、送信部２８０により、画面データを端末装置３００へ送信する（ステップＳ１３０７）。
【０１０８】
以下に、図１４を参照して、一覧画面について説明する。
【０１０９】
図１４は、一覧画面の例を示す第一の図である。図１４に示す一覧画面１４１は、端末装置３００に表示された画面の例である。
【０１１０】
一覧画面１４１は、不調確率欄１４２、不調兆候項目欄１４３、選択欄１４４、詳細閲覧ボタン１４５、保存ボタン１４６を有する。
【０１１１】
不調確率欄１４２には、従業員毎の不調確率が表示される。不調兆候項目欄１４３には、従業員毎の不調兆候項目が表示される。選択欄１４４は、従業員を面談対象者として選択するための欄である。詳細閲覧ボタン１４５は、対応する従業員の勤務情報や健康診断情報の表示へ画面を遷移させるためのボタンである。保存ボタン１４６は、面談対象として選択された従業員の不調兆候項目とを要面談者情報として保存するためのボタンである。
【０１１２】
本実施形態の一覧画面１４１では、例えば不調確率が高い順に、所定の人数の不調確率欄１４２にマーカを付与して表示させたり、強調文字等で表示させても良い。
【０１１３】
また、本実施形態の不調兆候項目欄１４３には、３つの不調兆候項目が表示されているが、表示させる不調兆候項目の数はこれに限定されない。一覧画面１４１において表示される不調兆候項目の数は、任意であって良い。
【０１１４】
本実施形態の選択欄１４４は、従業員毎に設けられている。図１４の例では、選択欄１４４であるボックスが選択されると、ボックス内にチェックが表示され、対応する従業員が選択されたことが視認可能となる。尚、選択欄１４４の形態は、図１４に示す例に限定されない。本実施形態の選択欄１４４は、一覧画面１４１上で、面談対象に選択された従業員が視認可能である形態であることが好ましい。
【０１１５】
本実施形態の詳細閲覧ボタン１４５は、選択されると、選択された詳細閲覧ボタン１４５と対応する従業員の勤務情報画面又は健康診断情報画面の何れか、画面が切り替わる。
【０１１６】
本実施形態の保存ボタン１４６は、操作されると、一覧画面１４１において面談対象者として選択された従業員の不調確率と、不調兆候項目と、を含む情報が保存される。
【０１１７】
図１４の例では、氏名「○○  ××」の従業員の不調確率が３３［％］であり、不調兆候項目は「欠勤日数」、「代休日数」である。この従業員は、不調情報の項の値のうち、項目「欠勤」と対応する項の値が最も大きく、次に項目「代休日数」と対応する項の値が大きいことがわかる。
【０１１８】
また、図１４では、氏名「○○  ××」の従業員と対応する３つ目の不調兆候項目が空欄である。これは、氏名「○○  ××」の従業員の不調情報に、項目「欠勤日数」と項目「代休日数」以外に、項の値が所定の閾値以上となる項目がないことを示している。すなわち、氏名「○○  ××」の従業員は、主に欠勤日数と代休日数から、健康状態に問題がある可能性が高いことがわかる。
【０１１９】
同様に、氏名「ＢＢ  ｂｂ」の従業員は、不調情報に、項目「欠勤日数」以外に項の値が所定の閾値以上となる項目がなく、主に欠勤日数の状況から健康状態に問題がある可能性が高いことがわかる。
【０１２０】
また、図１４において、氏名「○○  ××」と対応する詳細閲覧ボタン１４５が選択されると、健康管理サーバ２００は、表示制御部２６３により、氏名「○○  ××」の勤務情報と健康診断情報とを表示させる。
【０１２１】
図１４において、氏名「○○  ××」の従業員と対応する選択欄１４４が選択され、保存ボタン１４６が操作されると、健康管理サーバ２００は、従業員の氏名「○○  ××」と不調兆候項目とを対応付けた要面談者情報を保存する。
【０１２２】
尚、本実施形態の一覧画面１４１では、不調確率が高い順に従業員を並べ、従業員の氏名と、不調確率と、不調兆候項目とを対応付けて表示させるものとしたが、これに限定されない。
【０１２３】
例えば一覧画面１４１では、不調確率が低い順に従業員を並べ、従業員の氏名と、不調確率と、不調兆候項目とを対応付けて表示させても良い。
【０１２４】
図１５は、一覧画面の例を示す第二の図である。図１５の例では、不調確率が低い順に従業員を並べ、従業員の氏名と、不調確率と、不調兆候項目とを対応付けて表示させた例を示している。
【０１２５】
図１５に示すように表示させることで、例えば産業医が面談対象者を選択する際に、従業員の全体的な不調確率の推移等を見ることができる。
【０１２６】
また、本実施形態では、休職する確率が高いことを不調確率が高いと表現しているが、不調確率という文言は、従業員が面談対象となるか否かを判断するための指標値の呼び方の一例であり、他の文言に置き換えることもできる。
【０１２７】
図１６は、一覧画面の例を示す第三の図である。図１６の例では、不調確率という文言を、正常確率という文言に置き換えた例を示している。
【０１２８】
正常確率は、その値が大きいほど休職する確率が低く、その値が小さいほど休職する確率が高いことを示す。言い換えれば、正常確率が高い従業員ほど休職する確率が低く、正常確率が低い従業員ほど休職する確率が高くなる。
【０１２９】
正常確率は、例えば１００［％］から不調確率を減算した値とした。図１６の例では、正常確率が低い順に従業員を並べ、従業員の氏名と、不調確率と、不調兆候項目とを対応付けて表示させている。したがって、図１６の例では、休職する確率が高い従業員から順に不調情報が表示されることになる。
【０１３０】
次に、図１７を参照し、一覧画面１４１からの画面遷移について説明する。図１７は、一覧画面からの画面遷移について説明するフローチャートである。図１７では、一覧画面１４１において、詳細閲覧ボタン１４５が選択された場合の、表示制御部２６３の処理を示している。
【０１３１】
本実施形態の健康管理サーバ２００は、表示制御部２６３により、一覧画面１４１において詳細閲覧ボタン１４５の選択を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１７０１）。すなわち、表示制御部２６３は、選択された詳細閲覧ボタン１４５と対応する従業員の勤務情報及び健康診断情報の詳細の表示要求を受け付けたか否かを判定する。
【０１３２】
ステップＳ１７０１において、表示要求を受け付けた場合、表示制御部２６３は、勤務情報データベース２２０から該当する従業員の勤務情報を取得し、健康診断データベース２１０とから該当する従業員と対応する健康診断情報を取得する。そして、表示制御部２６３は、画面データ生成部２６８により、勤務情報画面と健康診断情報画面の画面データを生成し、端末装置３００へ送信し（ステップＳ１７０２）、処理を終了する。
【０１３３】
次に、図１８を参照し、保存部２６９による要面談者情報の保存処理について説明する。図１８は、要面談者情報の保存処理を説明するフローチャートである。図１８は、一覧画面１４１において、選択欄１４４の選択後に保存ボタン１４６が選択された場合の処理を示している。
【０１３４】
本実施形態の表示制御部２６３は、一覧画面１４１において、要面談者の選択を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１８０１）。ステップＳ１８０１において、選択を受け付けない場合、表示制御部２６３は、後述するステップＳ１８０４へ進む。
【０１３５】
ステップＳ１８０１において選択を受け付けた場合、表示制御部２６３は、選択結果の保存要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１８０２）。具体的には、表示制御部２６３は、一覧画面１４１において、従業員が選択された後に保存ボタン１４６が選択されたか否かを判定する。
【０１３６】
ステップＳ１８０２において保存ボタン１４６が選択された場合、保存部２６９は、選択された従業員（要面談者）の氏名と、不調兆候項目とを対応付けた要面談者情報を保存し（ステップＳ１８０３）、処理を終了する。本実施形態の保存部２６９は、要面談者情報を保存する際に、例えば要面談者情報を所定のアプリケーションで表示可能な形式のファイルとして保存しても良い。
【０１３７】
ステップＳ１８０１において、要面談者の選択を受け付けない場合、及びステップＳ１８０２において選択結果の保存要求を受け付けない場合、表示制御部２６３は、所定時間内に表示の終了指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１８０４）。ステップＳ１８０４において、所定時間内に終了指示を受け付けない場合、表示制御部２６３は、ステップＳ１８０１へ戻り、待機する。ステップＳ１８０４において、終了指示を受け付けると、表示制御部２６３は処理を終了する。
【０１３８】
次に、図１９を参照して本実施形態の勤務情報画面について説明する。図１９
は、勤務情報画面の一例を示す図である。
【０１３９】
図１９の勤務情報画面１７１は、氏名「○○  ××」の従業員の勤務情報が表示されている。
【０１４０】
本実施形態の表示制御部２６３は、例えば勤務情報画面を表示させる際に、勤務情報から不調兆候項目として抽出された項目がある場合、抽出された項目にマーカを付与して表示させても良い。
【０１４１】
氏名「○○  ××」の従業員の不調兆候項目は、項目「欠勤日数」と項目「代休日数」である。よって、図１９の勤務情報画面１７１では、項目「欠勤日数」の表示欄１７２と、項目「代休日数」の表示欄１７３とにマーカが付与されている。
【０１４２】
次に、図２０を参照して本実施形態の健康診断情報画面について説明する。図２０は、健康診断情報画面の一例を示す図である。
【０１４３】
図２０の健康診断情報画面１８１は、氏名「○○  ××」の従業員の健康診断情報が表示されている。
【０１４４】
健康診断情報画面１８１には、健康診断情報の一覧１８２が表示される。図２０の例は、健康診断情報の項目と、項目の値とを対応させた列を２列に表示させるものとしたが、これに限定されない。健康診断情報の一覧１８２は、項目と、項目の値とを対応させた列を１列とし、スクロールにより閲覧されても良い。
【０１４５】
次に、図２１を参照し、要面談者情報について説明する。図２１は、要面談者情報画面の一例を示す図である。
【０１４６】
図２１の画面１９１は、一覧画面１４１において、氏名「○○  ××」と氏名「□□  ×○」を含む従業員が要面談者として選択されたときの要面談者情報が表示された例を示している。
【０１４７】
本実施形態の要面談者情報では、氏名「○○  ××」と、不調兆候項目である項目「欠勤日数」と、項目「代休日数」とが対応付けられている。また、氏名「□□  ×○」と、不調兆候項目である項目「欠勤日数」とが対応付けられている。
【０１４８】
尚、本実施形態の要面談者情報は、氏名と不調兆候項目のみとしたが、これに限定されない。要面談者情報は、例えば氏名と不調兆候項目以外に、不調スコアや不調確率等を含んでも良い。
【０１４９】
以上のように、本実施形態では、従業員の勤務情報と健康診断情報を用いて、健康管理者による面談の対象となるか否かの判断の基準となる指標値を算出し、この指標値に応じた順に被管理者を並べた一覧画面を表示させる。したがって、本実施形態では、健康管理者に対し、面談が必要と思われる被管理者を容易に推定させることができ、面談の対象者の効率的な抽出を支援することができる。
【０１５０】
（第二の実施形態）
以下に図面を参照して第二の実施形態について説明する。第二の実施形態では、閲覧する健康管理者の職種によって、端末装置３００に表示させる情報を選定する点が第一の実施形態と相違する。以下の本実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点についてのみ説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
【０１５１】
図２２は、第二の実施形態の健康管理システムのシステム構成を示す図である。本実施形態の健康管理システム１００Ａは、健康管理サーバ２００Ａと、端末装置３００、３００Ａを有する。健康管理サーバ２００Ａと、端末装置３００、３００Ａとは、ネットワーク等の通信網を介して接続される。
【０１５２】
本実施形態の健康管理サーバ２００Ａは、閲覧者データベース２３０の代わりとして、閲覧者データベース２３０Ａを有する。また、健康管理サーバ２００Ａは、健康管理処理部２６０Ａを有する。
【０１５３】
本実施形態の端末装置３００Ａは、端末装置３００と同様の構成を有するものであり、例えば従業員の上司等により使用される端末である。以下の説明において、端末装置３００と端末装置３００Ａのそれぞれを区別しない場合には、単に端末装置３００と呼ぶ。
【０１５４】
図２３は、第二の実施形態の閲覧者データベースの一例を示す図である。本実施形態の閲覧者データベース２３０Ａは、健康管理者の識別情報と職種とを示す情報が格納されている。本実施形態の閲覧者データベース２３０Ａは、情報の項目として、氏名、利用者ＩＤ、パスワード、職種を有する。項目「職種」の値は、閲覧者の職種を示す。尚、項目「職種」の値には、対応する氏名の閲覧者の所属部署の情報も含むものとする。
図２３の例では、例えば氏名「ＸＸ  ｙｙ」の職種は医師であり、氏名「ＥＥ  ｅｅ」の職種は、△△部課長である。
【０１５５】
図２４は、第二の実施形態の健康管理システムの有する各装置の機能を説明する図である。
【０１５６】
本実施形態の健康管理サーバ２００Ａは、健康管理処理部２６０Ａを有する。本実施形態の健康管理処理部２６０Ａは、演算処理装置２６が健康管理プログラムを実行することで実現される。
【０１５７】
本実施形態の健康管理処理部２６０Ａは、表示制御部２６３Ａを有する。表示制御部２６３Ａは、第一の実施形態の表示制御部２６３の有する各部に加え、出力情報選択部２９１を有する。
【０１５８】
本実施形態の出力情報選択部２９１は、端末装置３００から不調確率が高い順に従業員を並べた一覧画面や、勤務情報、健康診断情報の表示要求を受け付けた際に、端末装置３００の閲覧者の職種に応じて表示させる情報を選択する。
【０１５９】
具体的には、出力情報選択部２９１は、閲覧者の職種が医師であった場合、健康診断情報を含む全ての情報から、要求に応じた情報を端末装置３００に表示させる。また、出力情報選択部２９１は、閲覧者の職種が医師以外であった場合、健康診断情報以外の情報から、要求に応じた情報を端末装置３００に表示させる。
【０１６０】
図２５は、第二の実施形態の表示制御部の処理を説明するフローチャートである。本実施形態の表示制御部２６３Ａは、端末装置３００から面談対象者の抽出処理の開始指示を受けると、端末装置３００に利用者ＩＤとパスワードを入力させる画面を表示させる。そして、表示制御部２６３Ａは、閲覧者データベース２３０Ａを参照し、入力された利用者ＩＤと対応する職種が医師であるか否かを判定する（ステップＳ２５０１）。
【０１６１】
ステップＳ２５０１において、利用者ＩＤと対応する職種が医師でない場合、表示制御部２６３Ａは、利用者ＩＤと対応する職種が管理職であるか否かを判定する（ステップＳ２５０２）。ステップＳ２５０２において、職種が管理職でない場合、表示制御部２６３Ａは、端末装置３００に対してエラーメッセージを表示させ（ステップＳ２５０３）、処理を終了する。
【０１６２】
ステップＳ２５０２において、職種が管理職である場合、表示制御部２６３Ａは、不調情報データベース２５０の先頭の従業員の不調情報のうち、勤務情報データベース２２０に含まれる項目と対応する項の値を取得し（ステップＳ２５０４）、後述するステップＳ２５０６へ進む。
【０１６３】
ステップＳ２５０１において、利用者ＩＤと対応する職種が医師であった場合、後述するステップＳ２５０５へ進む。
【０１６４】
図２５のステップＳ２５０５からステップＳ２５１１までの処理は、図１３のステップＳ１３０１からステップＳ１３０７までの処理と同様であるから、説明を省略する。
【０１６５】
本実施形態では、以上のように、閲覧者が医師である場合にのみ、健康診断情報を含む不調情報の閲覧を可能とし、閲覧者が管理職であった場合には、健康診断情報の閲覧を禁止する。本実施形態では、このように端末装置３００に表示させる情報を選択することで、被管理者である従業員の健康状態に関する個人情報を保護することができる。
【０１６６】
尚、本実施形態では、例えば職種が管理職の利用者のうち、役職が所定役職以上の利用者にのみ、従業員の勤務情報の閲覧を可能としても良い。また、本実施形態では、例えば職種が管理職の利用者に対し、自身が管理する部署に所属する従業員の勤務情報のみを閲覧可能としても良い。
【０１６７】
また、本実施形態の表示制御部２６３Ａにおいて、画面データ生成部２６８は、例えば一覧画面１４１において、詳細閲覧ボタン１４５が選択された際に、出力情報選択部２９１により選択された情報を表示させる画面の画面データを生成しても良い。すなわち、閲覧者の職種が医師であった場合には、端末装置３００において、勤務情報画面１７１と健康診断情報画面１８１の両方の画面を表示させることができる。また、閲覧者の職種が管理職であった場合には、勤務情報画面１７１のみを表示させることができる。
【０１６８】
また、本実施形態では、閲覧者の職種により端末装置３００に表示させる情報を選択するものとしたが、これに限定されない。
【０１６９】
出力情報選択部２９１は、例えば、健康診断情報と勤務情報とにおいて、不調兆候項目が含まれる方の情報を選択して表示させても良い。例えば、不調兆候項目が項目「欠勤日数」であった場合、出力情報選択部２９１は、該当する従業員の勤務情報のみを表示させても良い。
【０１７０】
（第三の実施形態）
以下に図面を参照して第三の実施形態について説明する。第三の実施形態では、不調スコアから不調確率を算出する関数を生成する点が第一の実施形態と相違する。以下の本実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点についてのみ説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
【０１７１】
図２６は、第三の実施形態の健康管理システムのシステム構成を示す図である。本実施形態の健康管理システム１００Ｂは、健康管理サーバ２００Ｂと、端末装置３００を有する。
【０１７２】
本実施形態の健康管理サーバ２００Ｂは、第一の実施形態の有する各データベースに加え、関数記憶部２５５を有する。また、健康管理サーバ２００Ａは、健康管理処理部２６０Ｂを有する。
【０１７３】
本実施形態の健康管理処理部２６０Ｂは、不調情報を生成した際に、生成した不調情報から、不調スコアと不調確率の関係を示す関数を生成し、関数記憶部２５５に格納する。そして、健康管理処理部２６０Ｂは、新たに不調確率を算出する処理が発生したとき、この不調スコアと、関数とに基づき、不調確率を算出する。
【０１７４】
図２７は、第三の実施形態の健康管理システムの有する各装置の機能を説明する図である。
【０１７５】
本実施形態の健康管理サーバ２００Ｂの有する健康管理処理部２６０Ｂは、不調者判別モデル学習部２６１、不調情報生成部２６２Ａ、表示制御部２６３、保存部２６９、関数生成部２９５を有する。
【０１７６】
本実施形態の不調情報生成部２６２Ａは、不調確率算出部２６６Ａを有する。不調確率算出部２６６Ａは、第一の実施形態の不調確率算出部２６６とは異なる方法で、不調確率を算出する。具体的には、本実施形態の不調確率算出部２６６Ａは、不調スコアがＸの従業員の不調確率として、不調スコアがＸ以上の従業員における休職した従業員の数を不調確率として算出する。不調確率算出部２６６Ａの処理の詳細は後述する。
【０１７７】
本実施形態の関数生成部２９５は、不調情報生成部２６２Ａにより生成された各従業員の不調スコア及び不調確率を用いて、不調スコアと不調確率との関係を示す不調確率算出関数を生成する。
【０１７８】
以下に、図２８を参照して本実施形態の不調スコアと不調確率との関係を示す関数について説明する。図２８は、第三の実施形態の関数を説明する図である。
【０１７９】
図２８では、横軸を不調スコアとし、縦軸を不調確率としている。また、図２８の横軸上の黒丸は、黒丸が示す不調スコアを取り、且つ休職した従業員を表しており、白丸はその不調スコアを取って休職していない従業員を表す。
【０１８０】
図２８における曲線Ｒ１は、不調スコアと、不調確率算出部２６６Ａにより算出された不調確率とをプロットしたものである。
【０１８１】
本実施形態では、不調確率算出部２６６Ａは、例えば不調スコアＸの従業員の不調確率を算出する際に、不調スコアがＸ以上の従業員を抽出し、そのなかで休職をした従業員の割合を算出し、不調確率とする。
【０１８２】
図２８において、例えば不調スコアが８０の従業員の場合について考える。この場合、不調スコアが８０以上の従業員のうち、休職をした従業員が３人、休職をしていない従業員が１人であるため、関数ｙを求める前の不調確率は、７５％となる。
【０１８３】
したがって、例えば不調スコアが８０の従業員が１人しかいない場合でも、その従業員の不調確率を適切に求めることができる。
【０１８４】
尚、本実施形態では、不調スコアＸ以上の従業員の数における休職した従業員の数の割合を、不調スコアＸと対応する不調確率とするものとしたが、これに限定されない。不調確率は、例えば不調スコアＸを中心値とした所定範囲の不調スコアの従業員の数における休職した従業員の数の割合としても良い。また、不調確率は、不調スコアがＸより小さい従業員と、不調スコアがＸより大きい従業員を所定人数抽出し、抽出した従業員の数における休職した従業員の数としても良い。
【０１８５】
例えば、図２８において、不調スコア８０の従業員の周囲４人における不調確率は、休職者が２名、休職でない者が２名のため、不調確率は５０％となる。
【０１８６】
また、本実施形態では、不調スコアと不調確率とを二次関数にフィッティングさせて、不調スコアと不調確率との関係を示す関数ｙを求める。本実施形態におけるフィッティングでは、例えば最小二乗法等を用いても良い。
【０１８７】
次に、図２９を参照して本実施形態の不調情報生成部２６２Ａ及び関数生成部２９５の処理を説明する。
【０１８８】
図２９は、第三の実施形態の不調情報生成部と関数生成部の処理を説明するフローチャートである。
【０１８９】
図２９のステップＳ２９０１からステップＳ２９０３までの処理は、図１２のステップＳ１２０１からステップＳ１２０３までの処理と同様であるから説明を省略する。
【０１９０】
ステップＳ２９０３に続いて、不調情報生成部２６２Ａは、不調確率算出部２６６Ａにより、不調情報データベース２５０から、ステップＳ２９０２で算出した不調スコアを含む所定範囲内の不調スコアの従業員を抽出する（ステップＳ２９０４）。
【０１９１】
所定範囲とは、上述したように、例えば算出した不調スコア以上から不調スコアの上限値である１００までであっても良いし、算出された不調スコアを中心値とした所定の範囲であっても良い。
【０１９２】
ステップＳ２９０５からステップＳ２９０９までの処理は、図１２のステップＳ１２０５からステップＳ１２０９までの処理と同様であるから説明を省略する。
【０１９３】
ステップＳ２９０８において、全ての従業員について処理した場合、関数生成部２９５は、不調情報データベース２５０を参照し、各従業員の不調スコアと不調確率とから、関数ｙを生成する（ステップＳ２９１０)。
【０１９４】
続いて関数生成部２９５は、関数ｙを関数記憶部２５５に保存し（ステップＳ２９１１）、処理を終了する。
【０１９５】
以上のように、本実施形態では、不調スコアと不調確率との関係を示す関数ｙを求めることで、不調スコアを関数ｙに代入するだけで、不調確率を算出することができる。したがって、例えば新たに追加された従業員の不調情報を生成する場合等に、不調確率を求める処理を簡素化できる。
【０１９６】
（第四の実施形態）
以下に図面を参照して第四の実施形態について説明する。第四の実施形態では、不調スコアと不調確率との関係を示す関数をモデルとして保持する点が第一の実施形態と相違する。以下の本実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点についてのみ説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
【０１９７】
図３０は、第四の実施形態の健康管理システムのシステム構成を示す図である。本実施形態の健康管理システム１００Ｃは、健康管理サーバ２００Ｃと、端末装置３００を有する。
【０１９８】
本実施形態の健康管理サーバ２００Ｃは、不調者判別モデルデータベース２４０の代わりに、モデル記憶部２４５を有する。また、本実施形態の健康管理サーバ２００Ｃは、健康管理処理部２６０Ｃを有する。
【０１９９】
図３１は、モデル記憶部について説明する図である。本実施形態のモデル記憶部２４５には、不調者判別モデルである式（１）と、関数ｙを示す式（２）とが格納されている。
【０２００】
本実施形態では、関数ｙを、不調者判別モデルを生成する際に生成し、モデル記憶部２４５に格納する。
【０２０１】
図３２は、第四の実施形態の健康管理システムの有する各装置の機能を説明する図である。
【０２０２】
本実施形態の健康管理サーバ２００Ｃは、健康管理処理部２６０Ｃを有する。健康管理処理部２６０Ｃは、モデル生成部２９７、不調情報出力部２９８、表示制御部２６３、保存部２６９を有する。
【０２０３】
本実施形態のモデル生成部２９７は、不調者判別モデル生成部２６１Ａと、関数モデル生成部２６２Ｂと、を有する。
【０２０４】
不調者判別モデル生成部２６１Ａは、不調者判別モデルを生成する。本実施形態の不調者判別モデル生成部２６１Ａは、健康診断データベース２１０や勤務情報データベース２２０の更新に合わせて、不調者判別モデルを生成しない点のみが第一の実施形態と相違し、不調者判別モデルの生成の処理は第一の実施形態と同様である。
【０２０５】
本実施形態の関数モデル生成部２６２Ｂは、不調スコア算出部２６４、項の値取得部２６５、不調確率算出部２６６Ａ、関数生成部２９５を有する。各部の処理は、第一及び第三の実施形態で説明した通りである。
【０２０６】
本実施形態の不調情報出力部２９８は、モデル生成部２９７において生成された不調者判別モデルと、関数ｙとに基づき、従業員毎の不調情報を算出して出力し、不調情報データベース２５０へ格納する。
【０２０７】
図３３は、第四の実施形態の健康管理サーバの全体の動作を説明するフローチャートである。
【０２０８】
本実施形態の健康管理サーバ２００Ｃは、モデル生成部２９７の不調者判別モデル生成部２６１Ａにより、不調者判別モデルを生成し、関数モデル生成部２６２Ｂにより、関数ｙを生成する（ステップＳ３３０１）。
【０２０９】
続いて、健康管理サーバ２００Ｃは、不調情報出力部２９８により、不調者判別モデルにより不調スコアと項の値を算出し、さらに関数ｙと不調スコアとに基づき、不調確率を算出し、算出した値を不調情報として出力し、不調情報データベース２５０に格納する（ステップＳ３３０２）。
【０２１０】
ステップＳ３３０３の処理は、図１０のステップＳ１００３と同様であるから、説明を省略する。
【０２１１】
次に、図３４を参照して、本実施形態のモデル生成部２９７の処理について説明する。図３４は、第四の実施形態のモデル生成部の処理を説明するフローチャートである。
【０２１２】
モデル生成部２９７の不調者判別モデル生成部２６１Ａによる、図３４のステップＳ３４０１とステップＳ３４０２の処理は、図１１のステップＳ１１０１とステップＳ１１０２の処理と同様であるから、説明を省略する。
【０２１３】
続いてモデル生成部２９７は、不調者判別モデル生成部２６１Ａにより、不調者判別モデルを生成し、モデル記憶部２４５へ格納する（ステップＳ３４０３）。続いて、モデル生成部２９７は、関数モデル生成部２６２Ｂにより、関数ｙを生成し、モデル記憶部２４５に格納し（ステップＳ３４０４）、処理を終了する。本実施形態の関数モデル生成部２６２ＢによるステップＳ３４０４の処理の詳細は、図２９の処理と同様であるから、説明を省略する。
【０２１４】
以上のように、本実施形態によれば、不調者判別モデルを生成する際に、関数ｙも生成しておく。したがって、本実施形態によれば、不調スコアと不調確率とを、不調情報出力部２９８が不調情報を出力するタイミングで同時に出力することができる。
【０２１５】
以上、各実施形態に基づき本発明の説明を行ってきたが、上記実施形態に示した要件に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の主旨をそこなわない範囲で変更することができ、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【符号の説明】
【０２１６】
１００、１００Ａ〜Ｃ  健康管理システム
２００、２００Ａ〜Ｃ  健康管理サーバ
２１０  健康診断データベース
２２０  勤務情報データベース
２３０、２３０Ａ  閲覧者データベース
２４０  不調者判別モデルデータベース
２５０  不調情報データベース
２６０、２６０Ａ〜Ｃ  健康管理処理部
２６１  不調者判別モデル学習部  
２６１Ａ  不調者判別モデル生成部
２６２  不調情報生成部
２６２Ｂ  関数モデル生成部
２６３  表示制御部
２６４  不調者スコア算出部
２６５  項の値取得部
２６６  不調確率算出部
２６７  不調兆候抽出部
２６８  画面データ生成部
２９１  出力情報選択部
２９５  関数生成部
２９７  モデル生成部
２９８  不調情報出力部
３００  端末装置
【先行技術文献】
【特許文献】
【０２１７】
【特許文献１】特開２００３−２５６５７８号公報
【図１】
2016146168.tif 000003
【図２】
2016146168.tif 000004
【図３】
2016146168.tif 000005
【図４】
2016146168.tif 000006
【図５】
2016146168.tif 000007
【図６】
2016146168.tif 000008
【図７】
2016146168.tif 000009
【図８】
2016146168.tif 000010
【図９】
2016146168.tif 000011
【図１０】
2016146168.tif 000012
【図１１】
2016146168.tif 000013
【図１２】
2016146168.tif 000014
【図１３】
2016146168.tif 000015
【図１４】
2016146168.tif 000016
【図１５】
2016146168.tif 000017
【図１６】
2016146168.tif 000018
【図１７】
2016146168.tif 000019
【図１８】
2016146168.tif 000020
【図１９】
2016146168.tif 000021
【図２０】
2016146168.tif 000022
【図２１】
2016146168.tif 000023
【図２２】
2016146168.tif 000024
【図２３】
2016146168.tif 000025
【図２４】
2016146168.tif 000026
【図２５】
2016146168.tif 000027
【図２６】
2016146168.tif 000028
【図２７】
2016146168.tif 000029
【図２８】
2016146168.tif 000030
【図２９】
2016146168.tif 000031
【図３０】
2016146168.tif 000032
【図３１】
2016146168.tif 000033
【図３２】
2016146168.tif 000034
【図３３】
2016146168.tif 000035
【図３４】
2016146168.tif 000036