(57)【要約】【課題】健診結果またはストレスチェック結果と、勤怠状況または人事との関連性の把握を支援することを可能とした労務環境改善システム、労務環境改善方法、および、労務環境改善プログラムを提供する。【解決手段】勤怠項目群、健康診断項目群およびストレスチェック項目群を構成する各項目の結果を履歴と示すデータを蓄積する蓄積部３１と、蓄積部３１に蓄積されたデータを用い、健診項目に対する他の項目の相関が、相関の高さを示す条件を満たすときに、他の項目を関連項目として抽出する分析部３２とを備える。【選択図】図１
2017107560.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
勤怠項目群、健康診断項目群およびストレスチェック項目群を構成する各項目の結果を履歴として示すデータを蓄積する蓄積部と、
前記勤怠項目群、前記健康診断項目群および前記ストレスチェック項目群のうちの１つが第１項目群であり、前記第１項目群以外の少なくとも１つが第２項目群であり、
前記第１項目群を構成する各第１項目の結果を履歴として示すデータが第１データであり、前記第２項目群を構成する各第２項目の結果を履歴として示すデータが第２データであり、
前記第１データに対する前記第２データの相関が、相関の高さを示す条件を満たすときに、前記第２項目を関連項目として抽出する分析部と
を備える労務環境改善システム。
【請求項２】
前記分析部は、分析単位となる期間を設定し、設定された期間における前記関連項目としての前記第２項目を抽出する
請求項１に記載の労務環境改善システム。
【請求項３】
前記蓄積部は、人事項目群および業績項目群のうちの少なくとも１つの項目群に関し、当該項目群を構成する各項目の結果を履歴と示すデータをさらに蓄積する
請求項１または２に記載の労務環境改善システム。
【請求項４】
前記分析部は、重回帰分析によって、前記条件を満たさない前記第２項目を前記関連項目から除外する
請求項１ないし３のうち何れか１項に記載の労務環境改善システム。
【請求項５】
前記分析部は、前記関連項目として抽出された前記第２項目に関し、将来の特定日における前記第２データを算出し、算出した前記第２データに基づいて前記特定日の前記第１データを算出する
請求項４に記載の労務環境改善システム。
【請求項６】
前記第１項目の第１データと前記関連項目として抽出された第２項目の第２データとを出力部に出力させる出力制御部をさらに備える
請求項１ないし５のうち何れか１項に記載の労務環境改善システム。
【請求項７】
勤怠項目群、健康診断項目群およびストレスチェック項目群を構成する各項目の結果を履歴として示すデータを蓄積部に蓄積し、
前記勤怠項目群、前記健康診断項目群および前記ストレスチェック項目群のうちの１つが第１項目群であり、前記第１項目群以外の少なくとも１つが第２項目群であり、
前記第１項目群を構成する各第１項目の結果を履歴として示すデータが第１データであり、前記第２項目群を構成する各第２項目の結果を履歴として示すデータが第２データであり、
分析部が前記第１データに対する前記第２データの相関が、相関の高さを示す条件を満たすときに、前記第２項目を関連項目として抽出する
労務環境改善方法。
【請求項８】
コンピュータを、
勤怠項目群、健康診断項目群およびストレスチェック項目群を構成する各項目の結果を履歴として示すデータを蓄積部に蓄積する手段と、
前記勤怠項目群、前記健康診断項目群および前記ストレスチェック項目群のうちの１つが第１項目群であり、前記第１項目群以外の少なくとも１つが第２項目群であり、
前記第１項目群を構成する各第１項目の結果を履歴として示すデータが第１データであり、前記第２項目群を構成する各第２項目の結果を履歴として示すデータが第２データであり、
分析部が前記第１データに対する前記第２データの相関が、相関の高さを示す条件を満たすときに、前記第２項目を関連項目として抽出する手段
として機能させることを特徴とする労務環境改善プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、勤怠状況、健康診断の結果、ストレスチェックの結果などのデータから従業員の健康を管理する労務環境改善システム、労務環境改善方法、および、労務環境改善プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
各企業において、従業員の勤怠管理が行なわれている。勤怠管理では、コンピュータシステムを用いて、総労働時間、残業時間、休日出勤回数、遅刻回数、早退回数などを管理している。また、企業では、従業員の健康管理のため、定期的に健康診断が行われている。さらに、業務上多くのストレスを抱えているおそれのある従業員に対しては、ストレスチェックを行い、必要と認められる場合には、産業医などによる面接指導などが行われている。このように現在は、企業として、勤怠管理の他に、健康診断、ストレスチェックなどを従業員に対して行って、従業員の労務環境の改善を行うことが求められている。
【０００３】
この点、特許文献１には、企業などで用いられる従業員の健康管理システムが記載されている。特許文献１の健康管理システムでは、従業員の健康診断結果と従業員の勤怠状況とを管理し、これらのデータから従業員の疲労状態を評価し、対策が必要な場合にはその従業員本人のほかに、上司に対して対策を促すようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２５６５７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、健康診断結果と勤怠状況とから疲労状態を評価する特許文献１の健康管理システムでは、健康診断結果やストレスチェック結果と、勤怠状況との関連性をシステムの利用者は容易に把握できない。これらが示す関連性は、従業員の健康状態や勤務状況などを今後良好なものとするうえで重要な要素であるから、上述した健康管理システムには、この関連性の把握を支援することが切望されている。
【０００６】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、勤怠、健康診断、および、ストレスチェックの中で相互に関連性の高いデータを容易に把握することを可能とした労務環境改善システム、労務環境改善方法、および、労務環境改善プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決する労務環境改善システムは、勤怠項目群、健康診断項目群およびストレスチェック項目群を構成する各項目の結果を履歴として示すデータを蓄積する蓄積部と、前記勤怠項目群、前記健康診断項目群および前記ストレスチェック項目群のうちの１つが第１項目群であり、前記第１項目群以外の少なくとも１つが第２項目群であり、前記第１項目群を構成する各第１項目の結果を履歴として示すデータが第１データであり、前記第２項目群を構成する各第２項目の結果を履歴として示すデータが第２データであり、前記第１データに対する前記第２データの相関が、相関の高さを示す条件を満たすときに、前記第２項目を関連項目として抽出する分析部とを備える。
【０００８】
上記構成によれば、相関の高さを示す条件を満たす前記第２項目を関連項目として抽出する。これにより、特定の第１項目の第１データと、第１項目に対して関連性の高い関連項目の第２データを容易に把握することができる。
【０００９】
上記労務環境改善システムにおいて、前記分析部は、分析単位となる期間を設定し、設定された期間における前記関連項目としての第２項目を抽出する構成としてもよい。
上記構成によれば、分析単位となる期間を指定することで、関連項目の抽出に自由度を持たせることができる。無用に長い期間を設定して、関連項目の抽出処理を行う必要が無くなる。
【００１０】
上記労務環境改善システムにおいて、前記蓄積部は、人事項目群および業績項目群のうちの少なくとも１つの項目群に関し、当該項目群を構成する各項目の結果を履歴と示すデータをさらに蓄積する構成としてもよい。
上記構成によれば、健診項目群、ストレスチェック項目群、および、勤怠項目群だけでなく、人事項目群や業績項目群も含めて、第１項目に対する関連項目を抽出することができる。すなわち、第１項目に対する関連項目の抽出する範囲を大きくすることができる。
【００１１】
上記労務環境改善システムにおいて、前記分析部は、重回帰分析によって、前記条件を満たさない前記第２項目を前記関連項目から除外する構成としてもよい。
上記構成によれば、重回帰分析によって、第１項目に対して相関の高い第２項目を抽出することができる。
【００１２】
上記労務環境改善システムにおいて、前記分析部は、前記関連項目として抽出された前記第２項目に関し、将来の特定日における前記第２データを算出し、算出した前記第２データに基づいて前記特定日の前記第１データを算出する構成としてもよい。
上記構成によれば、従業員ごとに、将来の特定日における第１項目を予測することができる。
【００１３】
上記労務環境改善システムにおいて、前記第１項目の第１データと前記関連項目として抽出された第２項目の第２データとを出力部に出力させる出力制御部をさらに備える構成としてもよい。
上記構成によれば、出力されたレポートに、第１項目と、第１項目に相関が高い関連項目が含まれるので、これを見る従業員も、第１項目と関連項目として抽出された第２項目の関連性を容易に把握することができる。
【００１４】
また、本発明は、上記労務環境改善システムにより実行される労務環境改善方法である。
更に、本発明は、上記労務環境改善システムに用いる労務環境改善プログラムであり、ネットワークや光ディスクなどのリムーバル記録媒体を介して拡布され、サーバなどのコンピュータにインストールされ、実行される。
【発明の効果】
【００１５】
以上のような構成によれば、勤怠、健康診断、および、ストレスチェックの中で相互に関連性の高いデータを容易に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施形態のシステムの概略を示すブロック図。
【図２】本実施形態のシステムで用いるデータの説明図であって、（ａ）は、人事データ記憶部の構成を示し、（ｂ）は、勤怠データ記憶部の構成を示し、（ｃ）は、給与データ記憶部の構成を示す。
【図３】本実施形態のシステムで用いるデータの説明図であって、（ａ）は、健診データ記憶部の構成を示し、（ｂ）は、ストレスチェックデータ記憶部の構成を示し、（ｃ）は、業績データ記憶部の構成を示し、（ｄ）は、日常データ記憶部の構成を示し、（ｅ）は、医療データ記憶部の構成を示す。
【図４】図２および図３に示す各記憶部にデータを保存する処理を示すフローチャート。
【図５】統計分析処理１の手順を示すフローチャート。
【図６】健診結果を従業員が見る場合の手順を示すフローチャート。
【図７】レポートの出力形態を示す図。
【図８】統計分析処理２の手順を示すフローチャート。
【図９】重回帰分析を示す図である。
【図１０】従業員個人の将来予測をする処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図１〜図１０を用いて、労務環境改善システム、労務環境改善方法及び労務環境改善プログラムを具体化した一実施形態を説明する。本実施形態では、従業員の人事に関する情報や、勤怠に関する情報や、健康診断結果に関する情報や、ストレスチェック結果に関する情報を用いて、従業員の健康を、総合的に、すなわち心身両面からの健康を管理する労務環境改善システムを説明する。
【００１８】
図１に示すように、労務環境改善システムに用いる管理サーバ１０は、ネットワーク１を介して、人事担当者などが使用するクライアント端末２、従業員などが使用するクライアント端末３ａ，３ｂ（以下、まとめてクライアント端末３ともいう。）、および、産業医などが使用するクライアント端末４と接続されている。これらのクライアント端末２，３，４は、出力部や入力部を備えている。出力部は各種情報を出力するための手段であり、ディスプレイ、プリンタなどにより構成される。また、入力部は各種情報を入力するための手段であり、キーボードやポインティングデバイス、通信インターフェースなどにより構成される。また、管理サーバ１０に対して、各種のデータを入力するクライアント端末３やサーバ５〜８などが入力部となる。
【００１９】
人事担当者のクライアント端末２や産業医のクライアント端末４や従業員のクライアント端末３ａは、従業員の健診結果などのレポートをモニタに表示し、または、プリンタで印刷して確認できる例えばデスクトップ型またはノート型のコンピュータ端末である。
【００２０】
また、従業員のクライアント端末３ｂは、従業員が携帯するスマートフォン、携帯型電話、ノート型のコンピュータ、メガネ型や腕時計型のウェアラブル端末などの小型情報処理端末である。クライアント端末３ｂは、歩数、運動量、血圧、脈拍などの身体データを計測するセンサを備えて、検出した値を内蔵メモリなどに保存する。また、クライアント端末３ｂは、睡眠時間、就寝時間、起床時間などの活動データ、食事摂取回数、食事摂取時刻、食事摂取カロリーなどの食事データなどを保存する。さらに、飲酒量や喫煙量などの習慣データを保存する。また、健診や検査の実施時期や内服の開始時期や病気の発症時期や治癒した時期や医師面談の時期などの医療データを保存する。クライアント端末３ｂは、このような従業員の日常データや医療データを保存し、日常データや医療データを、定期的に、または、従業員の操作に従って、従業員のクライアント端末３ａを介して、または、直接、管理サーバ１０に送信する。
【００２１】
また、管理サーバ１０は、ネットワーク１を介して、人事勤怠管理サーバ５、健診管理サーバ６、ストレスチェック管理サーバ７、および、企業全体や従業員の業績などを管理する業績管理サーバ８が接続されている。各従業員には、一意に従業員コードが付与されており、各サーバ５〜８は、従業員コードに関連付けて管理する。
【００２２】
人事勤怠管理サーバ５は、従業員の人事や勤怠に関するデータを蓄積し管理する。具体的に、従業員ごとに、入社年月日、部門移動年月日、昇格の年月日などの企業イベントに関する項目データを管理し、また、結婚の年月日、離婚の年月日、出産年月日、介護開始の年月日、介護終了の年月日などの私的イベントに関する項目データを管理している。また、従業員ごとの勤怠データとして、総労働時間、総残業時間などの時間データ、出勤日数、出張回数などの日数回数データ、出勤時刻、退勤時刻などの時刻データを管理している。さらに、従業員ごとの給与データを管理している。そして、人事勤怠管理サーバ５は、企業イベントに関するデータ、私的イベントに関するデータなどの人事データや、日数回数データ、出勤時刻、退勤時刻などの勤怠データや、給与データを、定期的に、または、操作者の操作に従って、管理サーバ１０に送信する。
【００２３】
健診管理サーバ６は、従業員ごとに、従業員に対して定期的に行われる健康診断の結果である健診データを管理している。具体的に、健診管理サーバ６は、健診データを構成する、体重、身長、ＢＭＩ、尿酸値などの項目の結果である項目データを管理している。健診管理サーバ６は、このような健診データを、定期的に、または、操作者の操作に従って、管理サーバ１０に送信する。
【００２４】
ストレスチェック管理サーバ７は、従業員ごとに、従業員のストレスチェック結果であるストレスチェックデータを管理している。具体的に、ストレスチェック管理サーバ７は、ストレスチェックデータを構成する、仕事の負荷判定の結果、仕事の資源（作業レベル）判定の結果、仕事の資源（部署）判定の結果、仕事の資源（事業所）判定の結果、総合判定の結果などの項目の結果である項目データを管理している。なお、仕事の資源とは、仕事の負担を減らす、仕事の負担の悪影響を緩和する、モチベーションを高める、といった組織内の要因を示し、具体的には、「上司からのサポートがあるか」、「同僚からのサポートがあるか」、「個人が尊重されているか」などの質問項目に対する評価を評点（例えば１点から４点）で表したものである。ストレスチェック管理サーバ７は、全従業員に対して定期的に、または、例えば規程の残業時間を超えた従業員に対して、ストレスチェックの診断を行い、従業員のクライアント端末３から送信されたストレスチェックの回答データを蓄積し管理している。そして、ストレスチェック管理サーバ７は、このようなストレスチェックデータを、定期的に、または、操作者の操作に従って、管理サーバ１０に送信する。
【００２５】
業績管理サーバ８は、企業全体、事業所単位、部署単位、従業員単位の業績データとして、売上額、売上数量、受注額などの項目データを管理している。そして、業績管理サーバ８は、このような業績データを、定期的に、または、操作者の操作に従って、管理サーバ１０に送信する。
【００２６】
以上のような装置がネットワーク１を介して接続された管理サーバ１０は、通常のサーバであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクなどのハードウェアにより構成されたコンピュータシステムであり、企業の人材情報の管理を行なうためのコンピュータシステムである。この管理サーバ１０は、制御部１１と、人事データ記憶部２１と、勤怠データ記憶部２２と、給与データ記憶部２３と、健診データ記憶部２４と、ストレスチェックデータ記憶部２５と、業績データ記憶部２６と、日常データ記憶部２７と、医療データ記憶部２８とを備えている。
【００２７】
制御部１１は、管理部１２と、抽出部１３と、出力制御部１４とを備えている。
管理部１２は、人事勤怠管理サーバ５、健診管理サーバ６、ストレスチェック管理サーバ７、および、業績管理サーバ８に対して、定期的に、データの送信要求を送信し、各サーバから送信されたデータを、各記憶部２１〜２６に保存し管理する。また、管理部１２は、従業員のクライアント端末３ａやクライアント端末３ｂから送信された日常データを日常データ記憶部２７に保存する。
【００２８】
抽出部１３は、健康診断やストレスチェックで異常が検出された従業員を抽出する。抽出部１３は、例えば定期的に、または、操作者の操作に応じて、この抽出処理を行う。また、該当する従業員のデータを、人事データ記憶部２１、勤怠データ記憶部２２、給与データ記憶部２３、健診データ記憶部２４、ストレスチェックデータ記憶部２５、業績データ記憶部２６、日常データ記憶部２７、および、医療データ記憶部２８から抽出する。
【００２９】
出力制御部１４は、従業員ごとの、人事に関する情報や、勤怠に関する情報や、健康診断結果に関する情報や、ストレスチェック結果に関する情報に基づいて、出力データとしてのレポートを生成する。このレポートは、テキストデータや画像データ、動画データなどの視認可能データで構成されており、クライアント端末２，３，４のモニタに表示され、または、クライアント端末２，３，４に接続され、または、ネットワーク１に接続されたプリンタより印刷用紙に出力される。また、出力データは、光ディスク、ＵＳＢメモリ、メモリカードといった可搬性の記録媒体に出力される。
【００３０】
管理サーバ１０は、さらに、データウェアハウス３０とネットワークを介して接続されている。データウェアハウス３０は、管理サーバ１０から各記憶部２１〜２６に保存されたデータが定期的に又は操作者の操作に従って送信される。データウェアハウス３０では、受信した各記憶部２１〜２６に保存されたデータを整理して蓄積する。
【００３１】
データウェアハウス３０は、通常のサーバであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、大容量ハードディスクなどのハードウェアにより構成されたコンピュータシステムであり、管理サーバ１０から送信されたデータを体系づけて蓄積し、分析を行う。データウェアハウス３０は、管理サーバ１０の他、当該管理サーバ１０とは異なる管理サーバ１０（例えば他の企業の管理サーバ１０など）から送信されたデータを大容量ハードディスクなどの蓄積部３１に保存する。データウェアハウス３０は、蓄積部３１に蓄積されたデータの統計分析を行う分析部３２を備えている。具体的に、分析部３２は、第１項目である健康診断の各健診項目やストレスチェックの各ストレスチェック項目に対する第２データである人事データの各項目や勤怠データの各項目などとの相関を算出する。そして、第１項目である健康診断の各健診項目やストレスチェックの各チェック項目に対して、相関の高い人事データの各項目や勤怠データの各項目を関連項目として抽出する。データウェアハウス３０は、相関の高い項目の組み合わせを登録する登録部３３を備えている。
【００３２】
図２（ａ）に示すように、人事データ記憶部２１は、各従業員の属性である人事データが格納される人事レコード２１ａが記録されている。この人事レコード２１ａは、従業員の個人情報が登録された場合に記録される。人事レコード２１ａは、従業員コードに関連付けられて、人事の履歴である各種の人事項目データが記録されている。具体的に、氏名、所属、役職、勤務形態、連絡先などが格納されるほかに、各従業員に企業内で生じる企業イベント、各従業員の私的部分で生じる私的イベントなどが格納される。企業イベントは、例えば、入社年月日、部門移動年月日、昇格の年月日などの日時データである。私的イベントは、例えば、結婚の年月日、離婚の年月日、出産年月日などの日時データである。
【００３３】
図２（ｂ）に示すように、勤怠データ記憶部２２は、各従業員の勤怠についての勤怠データが格納される勤怠レコード２２ａが記録されている。この勤怠レコード２２ａは、従業員コードに関連付けられており、勤怠の履歴としての項目データが記録されている。具体的に、時間データとして、総労働時間、総残業時間、深夜残業時間、休日出勤時間などの項目データが記録され、また、日数・回数データとして、出勤日数、外勤日数、出張日数、休出回数、夜勤回数などの項目データが記録される。さらに、出勤時刻、退勤時刻、有給消化率などの項目データが記録される。
【００３４】
図２（ｃ）に示すように、給与データ記憶部２３は、各従業員の給与データが格納される給与レコード２３ａが記録されている。給与レコード２３ａは、従業員コードに関連付けられて、給与の履歴としてのデータが記録されている。具体的に、各従業員の月次給与、賞与、年俸などの給与データの項目データが記録されている。
【００３５】
図３（ａ）に示すように、健診データ記憶部２４は、各従業員の健診結果である健診データが格納された健診レコード２４ａが記録されている。健診レコード２４ａは、従業員コードに関連付けられて、健康診断の結果の履歴を示すデータが記録されている。具体的に、体重、身長、腹囲、ＢＭＩといった項目別の健診項目データを記録している。また、胸部レントゲン、胃部レントゲンなどのＸ線検査の画像データ、脳、脊椎、四肢、また子宮、卵巣、前立腺などの骨盤腔などのＭＲＩ検査の画像データ、肝臓、胆嚢、腎臓、膵臓、膀胱、前立腺、子宮、卵巣などのエコー検査の動画データなどを記録している。その他、ＣＴ検査の画像データを記録していてもよい。健診レコード２４ａには、このような画像や動画を有する検査結果を記録することもできる。
【００３６】
図３（ｂ）に示すように、ストレスチェックデータ記憶部２５は、各従業員のストレスチェック結果であるストレスチェックデータが格納されたストレスチェックレコード２５ａが記録されている。ストレスチェックレコード２５ａは、従業員コードに関連付けられて、ストレスチェックの履歴のデータが記録されている。具体的に、総合判定、仕事の負荷判定、仕事の資源判定（作業レベル、部署、事業所）といった項目別のチェック項目データを記録している。
【００３７】
図３（ｃ）に示すように、業績データ記憶部２６は、企業全体、事業所単位、部署単位、従業員単位の業績データとして、売上額、売上数量、受注額などの項目データが格納された業績レコード２６ａが記録されている。業績レコード２６ａは、従業員の業績の場合、従業員コードに関連付けて、業績の履歴のデータが記録されている。具体的に、売上額、売上数量、受注額、受注数量、生産性などの項目データを記録している。
【００３８】
図３（ｄ）に示すように、日常データ記憶部２７は、各従業員の日常データが格納された日常レコード２７ａが記録されている。日常レコード２７ａは、従業員コードに関連付けて、日常生活の履歴のデータが記録されている。具体的に、活動データ、身体データ、食事データといった項目データを記録している。活動データは、例えば、歩数、運動量、消費カロリーなどであり、身体データは、例えば、体重、体脂肪率、血圧などであり、食事データは、食事摂取時刻、食事摂取回数、摂取カロリーなどであり、習慣データは、飲酒量、喫煙量などである。これにより、例えば、血圧や体重に関し、健康診断時の血圧や体重だけでなく、日々の血圧や体重や食生活を管理することができる。
【００３９】
図３（ｅ）に示すように、医療データ記憶部２８は、各従業員の医療データが格納された医療レコード２８ａが記録されている。医療レコード２８ａは、従業員コードに関連付けて、医療イベントとしての健診や検査の実施時期や内服の開始時期や病気の発症時期や治癒した時期や医師面談の時期などの項目データを記録している。
【００４０】
各記憶部２１〜２８に保存された各種の項目データは、データウェアハウス３０に蓄積され、各項目間の相関を算出する際に用いられる第１データおよび第２データとなる。
【００４１】
次に、上述したシステム労務環境改善を行なう際の作用を説明する。
（データ管理処理）
図４を参照して、労務環境改善システムの各記憶部２１〜２８に各種のデータを保存する方法を説明する。
ステップＳ１において、管理サーバ１０の管理部１２は、人事勤怠管理サーバ５から送信された人事データの項目データを受信し、人事データ記憶部２１に従業員コードに関連付けて保存する。ステップＳ２において、管理部１２は、人事勤怠管理サーバ５から送信された勤怠データの項目データを受信し、勤怠データ記憶部２２に従業員コードに関連付けて保存する。ステップＳ３において、管理部１２は、人事勤怠管理サーバ５から送信された給与データの項目データを受信し、給与データ記憶部２３に保存する。
【００４２】
ステップＳ４において、管理サーバ１０の管理部１２は、健診管理サーバ６から送信された健診データの健診項目データを受信し、健診データ記憶部２４に従業員コードに関連付けて保存する。ステップＳ５において、管理部１２は、ストレスチェック管理サーバ７から送信されたストレスチェックデータのチェック項目データを受信し、ストレスチェックデータ記憶部２５に従業員コードに関連付けて保存する。ステップＳ６において、管理部１２は、従業員のクライアント端末３から送信された日常データの項目データを受信し、日常データ記憶部２７に従業員コードに関連付けて保存する。ステップＳ７において、管理部１２は、従業員のクライアント端末３から送信された医療データの項目データを受信し、医療データ記憶部２８に従業員コードに関連付けて保存する。なお、健診や検査の実施時期や内服の開始時期や病気の発症時期や治癒した時期や医師面談の時期などのデータは従業員のクライアント端末３のほか、健診管理サーバ６から取得するようにしてもよい。ステップＳ８において、管理部１２は、業績管理サーバ８から送信された業績データの項目データを受信し、従業員の業績の場合、例えば業績データ記憶部２６に従業員コードに関連付けて保存する。ステップＳ９において、管理部１２は、各記憶部２１〜２８に保存された各種のデータを定期的に又は操作者の操作に従ってデータウェアハウス３０に送信する。データウェアハウス３０は、受信したデータを、蓄積部３１に保存する。分析部３２は、蓄積部３１に蓄積されたデータの分析を行う。
【００４３】
（統計分析処理１）
データウェアハウス３０の分析部３２では、次のように蓄積部３１に蓄積されたデータの統計分析を行う。図５は、統計分析処理１の手順を示すフローチャートである。具体的に、蓄積部３１に蓄積された人事項目群、勤怠項目群、給与項目群、健診項目群、ストレスチェック項目群、業績項目群、日常項目群、医療項目群の何れかの項目群に含まれる第１項目と第１項目以外の他の第２項目との相関を算出する。
【００４４】
ステップＳ１１において、データウェアハウス３０の分析部３２は、統計分析を行う分析単位を設定する。例えば、分析部３２は、１か月、３か月、６か月、１年、…などの分析を行う期間を設定する。
【００４５】
ステップＳ１２において、分析部３２は、第１項目を設定し、第１項目に対する第２項目の相関係数を算出する。相関係数は、蓄積部３１に蓄積されている第１項目の第１データと第２項目の第２データに基づいて算出される。相関係数は、−１からの間の実数値をとり、１に近いときは２つの確率変数に正の相関があり、−１に近ければ負の相関がある。また、０に近いときは、無相関である。
【００４６】
分析部３２は、第１項目を設定し、第１項目に対する第２項目を設定し、蓄積部３１に蓄積されている第１項目の第１データと第２項目の第２データとに基づいて、分析単位ごとに相関係数を算出する。また、分析部３２は、１対１の関係にある、すなわち、１つの第１項目と１つの第２項目との相関係数を算出する。分析部３２は、第１項目と第２項目の全ての組み合わせについての相関係数を算出する。
例えば、第１項目と第２項目の関係として以下のようなものがある。
【００４７】
（ｉ）第１項目として、健診項目群の中の各項目を選択し、第２項目として、勤怠項目群の中の各項目、人事項目群の中の各項目、ストレスチェック項目群の中の各項目、給与項目の中の各項目、日常項目群の中の各項目、医療項目群の中の各項目を選択し、それぞれの組み合わせについての相関係数を算出する。
（ｉｉ）第１項目として、ストレスチェック項目群の各項目を選択し、第２項目として、健診項目群の中の各項目、勤怠項目群の中の各項目、人事項目群の中の各項目、給与項目の中の各項目、日常項目群の中の各項目、医療項目群の中の各項目を選択し、それぞれの組み合わせについての相関係数を算出する。
（ｉｉｉ）第１項目として、業績項目群の各業績項目を選択し、第２項目として、健診項目群の中の健診項目、勤怠項目群の中の各勤怠項目、人事項目群の中の各人事項目、ストレスチェック項目群の中の各ストレスチェック項目、給与項目群の中の各給与項目、日常項目群の中の各日常項目、医療項目群の中の各項目を選択し、それぞれの組み合わせについての相関係数を算出する。
なお、人事項目群の昇進、降格、出向、出向解除、単身赴任、単身赴任解除、休職、復職、結婚、離婚、出産などの項目については、イベントが発生した／しないをデータとする。
【００４８】
ステップＳ１３において、分析部３２は、第１項目に対して相関の高い第２項目を第１項目に対する関連項目として抽出する。分析部３２は、正の相関の閾値として第１閾値をメモリなどの記憶部に格納し、負の相関の閾値として第２の閾値をメモリなどの記憶部に格納している。分析部３２は、第１項目に対する第２項目の相関係数を算出したとき、相関係数が第１閾値より大きい第２項目と、第２閾値より小さい第２項目を、相関が高い関連項目として抽出する。
また、他の例として、分析部３２は、算出された相関係数の絶対値がメモリなどの記憶部に格納された閾値より大きいかどうかを判断し、相関係数の絶対値が閾値より大きい第２項目を、相関が高い関連項目として抽出する。
【００４９】
例えば、上記（ｉ）〜（ｉｉｉ）の例では、第１項目に対して以下のような第２項目が相関が高く関連項目として抽出される。
（ｉ）第１項目が健診項目群のＢＭＩであるとき、関連項目として、勤怠項目群の中の残業時間、人事項目群の中の結婚や単身赴任、ストレスチェック項目群の中の仕事の負荷、日常項目の中の運動量や消費カロリーや摂取カロリーが抽出される。
（ｉｉ）第１項目がストレスチェック項目群の総合判定であるとき、関連項目として、勤怠項目群の中の残業時間や休出日数、人事項目群の中の部門異動、健診項目群の中の体重や血圧、日常項目群の血圧や歩数や睡眠時間が抽出される。
（ｉｉｉ）第１項目が業績項目の売上額であるとき、関連項目として、勤怠項目群の中の残業時間や休暇日数、健診項目群の中の総コレステロール、ストレスチェック項目群の総合判定、日常項目群の中の睡眠時間が抽出される。
【００５０】
分析部３２で第１項目に対する関連項目となる第２項目が抽出されると、ステップＳ１４において、登録部３３は、第１項目と第２項目の組み合わせを、識別データを付与してメモリに登録する。例えば、生活習慣病の判定に用いる各健診項目に対する関連項目を、生活習慣病に対する関連項目として登録する。例えば、メタボリックシンドロームは、腹囲、ＢＭＩ、収縮時血圧、拡張時血圧、血糖、ＨＤＬコレステロールなどから決定される。そこで、登録部３３は、腹囲、ＢＭＩ、収縮時血圧、拡張時血圧、血糖、ＨＤＬコレステロールなどのそれぞれを第１項目に設定する。そして、腹囲、ＢＭＩ、収縮時血圧、拡張時血圧、血糖、ＨＤＬコレステロールなどのそれぞれに対する関連項目である第２項目を関連付ける。登録部３３は、メタボリックシンドロームに関連する第１項目のそれぞれと、第１項目のそれぞれに関連付いた関連項目である第２項目の組み合わせを、メタボリックシンドロームの定義として登録する。管理サーバ１０は、登録部３３の定義を取得し、従業員の操作に応じて選択された定義の第１項目の項目データと第２項目の項目データを各記憶部２１〜２８から取得し、例えば、個人レポートを出力する。
【００５１】
（健診結果を従業員が見る場合）
図６は、健診結果を従業員が見る場合の手順を示すフローチャートである。
ステップＳ２１において、クライアント端末３を操作して従業員がクライアント端末３から従業員コードなどを管理サーバ１０に送信する。このとき、従業員は、メタボリックシンドロームに関連する情報を知りたいとき、登録部３３が登録したメタボリックシンドロームの定義を選択し、管理サーバ１０に送信する。
【００５２】
ステップＳ２２において、管理サーバ１０の抽出部１３は、受信した定義に従った第１項目のデータを抽出する。例えば、メタボリックシンドロームが選択されているとき、メタボリックシンドロームに関連するＢＭＩの項目データを第１項目として抽出する。同様に、抽出部１３は、第１項目として、腹囲、収縮時血圧、拡張時血圧、血糖、ＨＤＬコレステロールの項目データを抽出する。
【００５３】
ステップＳ２３において、抽出部１３は、各第１項目に対する関連項目となっている第２項目を抽出する。例えば、第１項目としてのＢＭＩの関連情報である勤怠項目群の中の残業時間、人事項目群の結婚や単身赴任、ストレスチェック項目群の中の仕事の負荷、日常項目の中の運動量や消費カロリーや摂取カロリーの項目データを抽出する。
なお、さらにユーザによって選択された項目を抽出するようにしてもよい。
【００５４】
ステップＳ２４において、管理サーバ１０の出力制御部１４は、レポートの要求のあったクライアント端末３に送信する出力データとしてのレポートを生成する。出力制御部１４は、要求のあった出力形態でクライアント端末３にレポートを送信する。クライアント端末３では、レポートをモニタに表示して、または、プリンタで印刷して、従業員がレポートを閲覧することができる。
【００５５】
図７は、レポートの出力形態を示す図である。
このレポート４１では、選択された項目データのグラフを重畳させて表示する。具体的に、レポート４１は、ラジオボタン４２が設けられており、ラジオボタン４２では、縦並び表示の出力形態か重畳表示の出力形態の何れかの出力形態を選択でき、ここでは、重畳表示を行う出力形態が選択されている。また、レポート４１では、組み合わせパターンがプルダウンメニューによって選択することができる。この第１プルダウンメニュー４３では、「健診結果の確認」などの項目の他に、「ストレスチェック結果の確認」などを選択することができ、さらに、ここでは、ユーザの選択した定義である「メタボリックシンドローム」が選択されている。また、表示する対象データを選択する第２プルダウンメニュー４４が設けられている。第２プルダウンメニュー４４では、大項目の指定項目として、「勤怠」、「人事」、「ストレスチェック結果」、「健診」、「日常」の中から選択することができる。そして、選択された大項目は、さらに、指定項目の小項目として、項目データを選択することができる。図７の例では、選択されている「メタボリックシンドローム」に合わせて、「勤怠」と「人事」と「ストレスチェック」と「健診」と「日常」が選択されている。出力制御部１４は、抽出部１３で、人事データ記憶部２１と勤怠データ記憶部２２と健診データ記憶部２４とストレスチェックデータ記憶部２５と日常データ記憶部２７とにアクセスし、選択された小項目のデータを抽出し、レポート４１に加える。レポート４１は、各項目のグラフが時間軸上の位置を整合させて揃え、更に重畳されることで、メタボリックシンドロームに関する各データを、健診結果だけでなく、人事や勤怠などの項目と合わせて確認することができる。
【００５６】
なお、図７に示す出力形態は、クライアント端末３のモニタに表示されている状態において、ラジオボタン４２で縦並び表示がマウスなどの操作部を用いて選択されると、出力制御部１４が新たに選択された出力形態の出力データを生成する。そして、クライアント端末３のモニタに表示する。
【００５７】
（統計分析処理２）
データウェアハウス３０の分析部３２では、次のように蓄積部３１に蓄積されたデータの統計分析を行う。具体的に、蓄積部３１に蓄積された人事項目群、勤怠項目群、給与項目群、健診項目群、ストレスチェック項目群、業績項目群、日常項目群、医療項目群の何れかの第１項目と他の第２項目との相関を、重回帰分析によって算出するとともに、第１項目と第２項目の関係を示す関係式を生成する。
【００５８】
図８は、統計分析処理２の手順を示すフローチャートである。
ステップＳ３１において、データウェアハウス３０の分析部３２は、統計分析を行う分析単位を設定する。例えば、分析部３２は、１か月、３か月、６か月、１年、…などの分析を行う期間を設定する。
【００５９】
ステップＳ３２において、分析部３２は、第１項目（目的変数）を設定し、第１項目に対する第２項目（説明変数）を設定し、蓄積部３１に蓄積されている第１項目の第１データと第２項目の第２データとに基づいて、分析単位ごとに重回帰分析を行い、１つの第１項目（目的変数）に対する複数の第２項目（説明変数）のｔ値を算出する。ｔ値は、絶対値が大きいほど影響が大きいことを示す値である。
【００６０】
第１項目と第２項目の関係の具体例としては以下のようなものがある。
（ｉ）第１項目（目的変数）が健診項目群の中の各項目のとき、第２項目（説明変数）が勤怠項目群の中の各項目、人事項目群の中の各項目、ストレスチェック項目群の中の各項目、給与項目の中の各項目、日常項目群の中の各項目、医療項目群の中の各項目。
（ｉｉ）第１項目（目的変数）がストレスチェック項目群の中の各ストレスチェック項目のとき、第２項目（説明変数）が健診項目群の中の健診項目、勤怠項目群の中の各勤怠項目、人事項目群の中の各人事項目、給与項目の中の各項目、および、日常項目群の中の各日常項目、医療項目群の中の各項目。
（ｉｉｉ）第１項目（目的変数）が業績項目群の各業績項目のとき、第２項目（説明変数）が健診項目群の中の健診項目、勤怠項目群の中の各勤怠項目、人事項目群の中の各人事項目、ストレスチェック項目群の中の各ストレスチェック項目、給与項目群の中の各給与項目、日常項目群の中の各日常項目、医療項目群の中の各項目。
【００６１】
ステップＳ３３において、分析部３２は、重回帰分析で求めたｔ値がメモリなどの記憶部に格納している条件を満たさない第２項目（説明変数）を対象から外す。そして、分析部３２は、再度重回帰分析を行う。具体的には、分析部３２は、説明変数のｔ値がｔ２＜２のものを外し、再度重回帰分析を行い、全ての説明変数のｔ値がｔ２≧２になるまで重回帰分析を繰り返す。これにより、第１項目と相関が低い第２項目を除外することができ、残った第２項目が関連項目となる。
【００６２】
ステップＳ３４において、分析部３２は、全ての説明変数のｔ値がｔ２≧２になったとき、重回帰分析の結果から、傾きと切片を得て目的変数と説明変数の関係式を生成する。
図９は、重回帰分析を示す図である。
Ｘ１〜Ｘ８が説明変数であり、Ｙが目的変数である。１回目の重回帰分析では、目的変数Ｙと説明変数Ｘ１、Ｘ５、Ｘ６のｔ値がｔ２＜２であったため、説明変数Ｘ１、Ｘ５、Ｘ６を除外する。２回目の重回帰分析では、説明変数Ｘ７とｔ値がｔ２＜２であったため、説明変数Ｘ７を除外する。３回目の重回帰分析では、全ての説明変数Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ８のｔ値がｔ２≧２閾値以上となり、関連項目として抽出される。
また、関係式として、以下の式が生成される。
Ｙ＝ａＸ２＋ｂＸ３＋ｃＸ４＋ｄＸ８＋ｅ
※ａ，ｂ，ｃ，ｄが傾き、ｅが切片
【００６３】
分析部３２で第１項目に対する関連項目としての第２項目が抽出されると、ステップＳ３４において、登録部３３は、第１項目と第２項目の組み合わせと関係式を、メモリなどの記憶部に登録する。分析部３２は、データウェアハウス３０に蓄積されているデータを用いて、様々な第１項目（目的変数）に対する第２項目（説明変数）の関係式を生成し、記憶部に登録する。
【００６４】
（個人の将来予測）
図１０は、従業員個人の将来予測をする処理のフローチャートである。
分析部３２は、図８および図９で生成した関係式に従って各従業員の第１項目（目的変数）の将来の値を予測する。ステップＳ４１において、分析部３２は、将来予測を行う従業員の第１項目（目的変数Ｙ）を、例えば一覧の中から選択する。例えば、分析部３２は、健診項目群の中の健診項目、ストレスチェック項目群の中の各ストレスチェック項目、業績項目群の中の業績項目の何れかを選択する。そして、分析部３２は、選択した第１項目（目的変数）の関係式を設定する。
【００６５】
ステップＳ４２において、分析部３２は、設定した関係式で使用する第２項目（説明変数Ｘ）を抽出する。
ステップＳ４３において、分析部３２は、将来予測を行う特定日（年月日）を指定する。分析部３２は、将来の特定日における第２項目（説明変数Ｘ）の値を最小二乗法によって算出する。
【００６６】
ステップＳ４４において、分析部３２は、ステップＳ３で算出した第２項目（説明変数Ｘ）の値を算出式に適用して、第１項目（目的変数Ｙ）を算出する。
管理サーバ１０の抽出部１３は、分析部３２の算出した第２項目（説明変数Ｘ）や第１項目（目的変数Ｙ）を取得し、レポート４１の中で、将来の第１項目（目的変数Ｙ）の値、または、この値に基づいた専門家などのコメントを従業員に報告する。
【００６７】
上記実施形態によれば、以下に列挙する効果を得ることができる。
（１）図５に示すように、分析部３２は、第１項目に対する第２項目の相関を算出し、相関の高い第２項目を関連項目として登録するので、第１項目に対する関連項目に関するデータをレポート４１に含めることができる。したがって、従業員などは、例えば、特定の健診項目と、これに関連の高い関連項目とを関連付けて知ることができる。
【００６８】
（２）関連項目を抽出するにあたっては、分析単位となる期間を指定することで、関連項目の抽出に自由度を持たせることができる。無用に長い期間を設定して、関連項目の抽出処理を行う必要が無くなる。
【００６９】
（３）健診項目群、ストレスチェック項目群、および、勤怠項目群だけでなく、人事項目群や業績項目群など多くの項目群を含めて、第１項目に対する関連項目を抽出することができる。すなわち、第１項目に対する関連項目の抽出する範囲を広くすることができる。これにより、第１項目に対して相関の高い第２項目を広い範囲の項目から選択することができる。
【００７０】
（４）図８および図９に示すように、重回帰分析によって、相関の高い説明変数を抽出することができる。
（５）関係式を生成することで、従業員ごとに、第１項目（目的変数）の将来を予測することができ、予測結果を、従業員に知らせることができる。
【００７１】
（６）レポート４１には、第１項目と、第１項目に相関が高い関連項目が含まれるので、これを見る従業員も、第１項目と関連項目の関連性を容易に把握することができる。
（７）レポート４１は、時間軸を揃えて第１項目と関連項目が表示されるので、これらの項目の相関を容易に把握することができる。
【００７２】
なお、上記実施形態は、以下のように適宜変更して実施することもできる。
・レポート４１は、従業員だけではなく、人事担当者や産業医などが各端末を操作して取得できるようにしてもよい。
【００７３】
・レポート４１は、グラフとして表示するのではなく、一覧表で表示してもよい。
・蓄積部３１には、少なくとも、健診項目群に関するデータ、ストレスチェック項目群に関するデータ、勤怠項目群に関するデータが格納されていればよい。さらに、人事項目群に関するデータ、業績項目群に関するデータが蓄積されていてもよい。すなわち、多くの項目群のデータが蓄積されているほど、関連項目を広い範囲から抽出することができる。
【００７４】
・分析単位の設定は、省略してもよい。
・分析部３２や登録部３３は、管理サーバ１０に設けるようにしてもよい。また、データウェアハウス３０の蓄積部３１の機能も管理サーバ１０に備えるようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１…ネットワーク、２…クライアント端末、３（３ａ，３ｂ）…クライアント端末、４…クライアント端末、５…人事勤怠管理サーバ、６…健診管理サーバ、７…ストレスチェック管理サーバ、８…業績管理サーバ、１０…管理サーバ、１１…制御部、１２…管理部、１３…抽出部、１４…出力制御部、２１…人事データ記憶部、２１ａ…人事レコード、２２…勤怠データ記憶部、２２ａ…勤怠レコード、２３…給与データ記憶部、２３ａ…給与レコード、２４…健診データ記憶部、２４ａ…健診レコード、２５…ストレスチェックデータ記憶部、２５ａ…ストレスチェックレコード、２６…業績データ記憶部、２６ａ…業績レコード、２７…日常データ記憶部、２７ａ…日常レコード、２８…医療データ記憶部、２８ａ…医療レコード、３０…データウェアハウス、３１…蓄積部、３２…分析部、３３…登録部、４１…レポート、４２…ラジオボタン、４３…第１プルダウンメニュー、４４…第２プルダウンメニュー。
【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】
2017107560.tif 000009
【図８】
2017107560.tif 000010
【図９】
2017107560.tif 000011
【図１０】
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