(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の下位層システムと接続される上位層システムであり、予測されるリスクを管理するリスク管理システムであって、
第１種類のデータを取得可能な第１下位層システムで取得された第１センシングデータ、および前記第１センシングデータとは異なる第２種類のデータを取得可能な第２下位層システムで取得された第２センシングデータを取得する取得部と、
前記第１センシングデータに基づいて第１正規化データを生成し、前記第２センシングデータに基づいて第２正規化データを生成するための演算処理を行うとともに、前記第１正規化データおよび前記第２正規化データを一つのまとまったデータにするための演算処理を行うことにより統合正規化データを生成する正規化処理部と、
前記統合正規化データに基づいて予測されるリスクデータを生成する予測処理部と、を含み、
前記取得部は、ユーザ情報を取得し、
予測される前記リスクデータを生成するときの前記第１正規化データを生成するための演算処理は、第１正規化基準値および第１正規化方法を用いた第１正規化演算式により規定され、
予測される前記リスクデータを生成するときの前記第２正規化データを生成するための演算処理は、第２正規化基準値および第２正規化方法を用いた第２正規化演算式により規定され、
前記第１正規化演算式は、前記ユーザ情報に基づいて設定され、
前記第２正規化演算式は、前記ユーザ情報に基づいて設定される、
リスク管理システム。
【請求項２】
前記取得部によってあらかじめ取得された第１センシングデータおよび第２センシングデータを用いて前記正規化処理部によって生成された第２統合正規化データを対象とした機械学習により統合正規化機械学習モデルを生成する学習処理部をさらに含み、
前記予測処理部は、前記統合正規化データを前記統合正規化機械学習モデルに適用する
ことにより前記リスクデータを生成する、
請求項１に記載のリスク管理システム。
【請求項３】
前記第１正規化基準値および前記第２正規化基準値の各々は、前記ユーザ情報に基づいて設定される、
請求項１または２に記載のリスク管理システム。
【請求項４】
前記第１正規化方法は、前記第１センシングデータに関連付けられた第１識別情報に基づいて設定され、
前記第２正規化方法は、前記第２センシングデータに関連付けられた第２識別情報に基づいて設定される、
請求項３に記載のリスク管理システム。
【請求項５】
前記正規化処理部は、所定の条件に基づいて前記第１正規化データ、前記第２正規化データおよび前記統合正規化データの少なくとも一つに重み値を付与し、
前記予測処理部は、前記重み値に基づいてリスクデータを調整する、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載のリスク管理システム。
【請求項６】
前記所定の条件は、前記ユーザ情報に基づいて設定される、
請求項５に記載のリスク管理システム。
【請求項７】
前記リスクデータに応じて、ユーザ端末に警告情報を送信する警告情報送信部を含む
請求項１乃至６のいずれか一項に記載のリスク管理システム。
【請求項８】
複数の下位層システムと接続される上位層システムであり、予測されるリスクを管理するリスク管理システムが、
第１種類のデータを取得可能な第１下位層システムで取得された第１センシングデータ、および前記第１センシングデータとは異なる第２種類のデータを取得可能な第２下位層システムで取得された第２センシングデータを取得し、
前記第１センシングデータに基づいて第１正規化データを生成し、前記第２センシングデータに基づいて第２正規化データを生成するとともに、前記第１正規化データおよび前記第２正規化データを一つのまとまったデータにするための演算処理を行うことにより統合正規化データを生成するための正規化処理を行い、
前記統合正規化データに基づいて予測されるリスクデータを生成すること、を含み、
前記第１センシングデータおよび前記第２センシングデータを取得するときに、ユーザ情報を取得し、
予測される前記リスクデータを生成するときの前記第１正規化データを生成するための演算処理は、第１正規化基準値および第１正規化方法を用いた第１正規化演算式により規定され、
予測される前記リスクデータを生成するときの前記第２正規化データを生成するための演算処理は、第２正規化基準値および第２正規化方法を用いた第２正規化演算式により規定され、
前記第１正規化演算式は、前記ユーザ情報に基づいて設定され、
前記第２正規化演算式は、前記ユーザ情報に基づいて設定される、
リスク管理方法。
【請求項９】
あらかじめ取得された前記第１センシングデータおよび前記第２センシングデータを用いて前記正規化処理を行うことによって生成された第２統合正規化データを対象とした機械学習により統合正規化機械学習モデルを生成することをさらに含み、
予測される前記リスクデータを生成することは、前記統合正規化データを前記統合正規
化機械学習モデルに適用することにより前記リスクデータを生成することを含む、
請求項８に記載のリスク管理方法。
【請求項１０】
前記第１正規化基準値および前記第２正規化基準値の各々は、前記ユーザ情報に基づいて設定される、
請求項８または９に記載のリスク管理方法。
【請求項１１】
前記第１正規化方法は、前記第１センシングデータに関連付けられた第１識別情報に基づいて設定され、
前記第２正規化方法は、前記第２センシングデータに関連付けられた第２識別情報に基づいて設定される、
請求項１０に記載のリスク管理方法。
【請求項１２】
前記リスクデータを生成することは、所定の条件に基づいて前記第１正規化データ、前記第２正規化データおよび前記統合正規化データの少なくとも一つに重み値を付与することを含み、
前記重み値に基づいて、生成された前記リスクデータを調整する、
請求項８乃至１１のいずれか一項に記載のリスク管理方法。
【請求項１３】
前記所定の条件は、前記ユーザ情報に基づいて設定される、
請求項１２に記載のリスク管理方法。
【請求項１４】
前記リスクデータに応じて、ユーザ端末に警告情報を送信する、
請求項８乃至１３のいずれか一項に記載のリスク管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リスク管理システムおよびリスク管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、企業の活動において従業員の労務管理の重要性が高まっている。とりわけ、従業員が安全で快適に働くために、労働環境や残業時間などの従業員の健康を妨げる要因となるリスクを管理することが求められている。特許文献１には、健康監視システムの一例が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−６１２２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載のシステムの場合、従来の危機監視システムの場合、特定の装置で取得された情報をもとに、危険度を設定するものとなっていた。そのため、異なる種類からなる複数の装置で異なる種類の情報を取得した場合、それらの情報を組み合わせて危険度の判断をすることができなかった。
【０００５】
このような課題に鑑み、本発明の目的の一つは、複数の種類の装置で取得された情報を用いて容易かつ正確にリスク管理を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態によれば、複数の下位層システムと接続される上位層システムであるリスク管理システムが提供される。リスク管理システムは、取得部、正規化処理部および予測処理部を含む。取得部は、第１種類のデータを取得可能な第１下位層システムで取得された第１センシングデータ、および前記第１センシングデータとは異なる第２種類のデータを取得可能な第２下位層システムで取得された第２センシングデータを取得する。正規化処理部は、前記第１センシングデータに基づいて第１正規化データを生成し、前記第２センシングデータに基づいて第２正規化データを生成する正規化を行うための演算処理を行うとともに、前記第１正規化データおよび前記第２正規化データを一つのまとまったデータにするための演算処理を行って統合正規化データを生成する。予測処理部は、前記統合正規化データに基づいて予測されるリスクデータを生成する。
【０００７】
上記リスク管理システムは、学習処理部を含んでもよい。学習処理部は、あらかじめ取得された第１センシングデータおよび第２センシングデータを用いて正規化処理部によって生成された第２統合正規化データを対象とした機械学習により統合正規化機械学習モデルを生成してもよい。予測処理部は、統合正規化データを統合正規化機械学習モデルに適用し、前記リスクデータを生成してもよい。
【０００８】
上記リスク管理システムにおいて、前記正規化処理部は、所定の条件に基づいて前記第１センシングデータに対応する第１正規化基準点および前記第２センシングデータに対応する第２正規化基準点を設定し、前記第１センシングデータおよび前記第１正規化基準点を、前記第１正規化データを生成するための第１正規化方法に適用して前記第１正規化データを生成し、前記第２センシングデータおよび前記第２正規化基準点を、前記第２正規化データを生成するための第２正規化方法に適用して前記第２正規化データを生成してもよい。
【０００９】
上記リスク管理システムにおいて、前記第１正規化方法は、前記第１センシングデータに関連付けられた第１識別情報に基づいて設定され、前記第２正規化方法は、前記第２センシングデータに関連付けられた第２識別情報に基づいて設定されてもよい。
【００１０】
上記リスク管理システムにおいて、前記正規化処理部は、所定の条件に基づいて前記第１正規化データ、前記第２正規化データおよび前記統合正規化データの少なくとも一つに重み値を付与し、前記予測処理部は、前記重み値に基づいてリスクデータを調整してもよい。
【００１１】
上記リスク管理システムにおいて、前記取得部は、ユーザの情報および環境情報の少なくともいずれかを取得し、前記所定の条件は、前記ユーザの情報および前記環境情報の少なくともいずれかに基づいて設定されてもよい。
【００１２】
上記リスク管理システムにおいて、前記リスクデータに応じて、ユーザ端末に警告情報を送信する警告情報送信部を含んでもよい。
【００１３】
本発明の一実施形態によれば、複数の下位層システムと接続される上位層システムであるリスク管理システムが、第１種類のデータを取得可能な第１下位層システムで取得された第１センシングデータおよび前記第１センシングデータとは異なる第２種類のデータを取得可能な第２下位層システムで取得された第２センシングデータを取得し、前記第１センシングデータに基づいて第１正規化データを生成し、前記第２センシングデータに基づいて第２正規化データを生成し、前記第１正規化データおよび前記第２正規化データを一つのまとまったデータにするための演算処理を行って統合正規化データを生成し、前記統合正規化データに基づいてリスクデータを生成すること、を含む、リスク管理方法が提供される。
【００１４】
上記リスク管理方法において、前記取得部によってあらかじめ取得された第１センシングデータおよび第２センシングデータを用いて前記正規化処理を行うことによって生成された第２統合正規化データを対象とした機械学習により統合正規化機械学習モデルを生成することをさらに含み、予測される前記リスクデータを生成することは、前記統合正規化データを前記統合正規化機械学習モデルに適用することにより前記リスクデータを生成してもよい。
【００１５】
上記リスク管理方法において、前記第１正規化データおよび前記第２正規化データを生成することは、所定の条件に基づいて前記第１センシングデータに対応する第１正規化基準点および前記第２センシングデータに対応する第２正規化基準点を設定し、前記第１センシングデータおよび前記第１正規化基準点を、前記第１正規化データを生成するための第１正規化方法に適用して前記第１正規化データを生成し、前記第２センシングデータおよび前記第２正規化基準点を、前記第２正規化データを生成するための第２正規化方法に適用して前記第２正規化データを生成することを含んでもよい。
【００１６】
上記リスク管理方法において、前記第１正規化方法は、前記第１センシングデータに関連付けられた第１識別情報に基づいて設定され、前記第２正規化方法は、前記第２センシングデータに関連付けられた第２識別情報に基づいて設定されてもよい。
【００１７】
上記リスク管理方法において、前記リスクデータを生成することは、所定の条件に基づいて前記第１正規化データ、前記第２正規化データおよび前記統合正規化データの少なくとも一つに重み値を付与することを含み、前記重み値に基づいて、生成された前記リスクデータを調整してもよい。
【００１８】
上記リスク管理方法において、前記第１センシングデータおよび前記第２センシングデータを取得するときに、ユーザの情報および環境情報の少なくともいずれかを取得し、前記所定の条件は、前記ユーザの情報および前記環境情報の少なくともいずれかに基づいて設定されてもよい。
【００１９】
上記リスク管理方法において、前記リスクデータに応じて、ユーザ端末に警告情報を送信してもよい。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の一実施形態を用いることにより、複数の種類の装置で取得された情報を用いて容易かつ正確にリスク管理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係るリスク管理連携システムにおけるハードウェアの構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るリスク管理連携システムの各構成要素によって構成された機能ブロック図を示す。
【図３】下位層システムから上位層システムへのデータの流れを示す概略図である。
【図４】第１センシングデータおよび第１正規化データを含むデータセットの一例である。
【図５】第２センシングデータおよび第２正規化データを含むデータセットの一例である。
【図６】第３センシングデータおよび第３正規化データを含むデータセットの一例である。
【図７】統合正規化データを含むデータセットの一例である。
【図８】統合正規化データおよびリスクデータを含むデータセットの一例である。
【図９】本発明の一実施形態に係るリスク管理方法のフロー図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係るリスク管理方法のフロー図である。
【図１１】リスク管理方法において得られるデータセットの一例である。
【図１２】本発明の一実施形態に係るリスク管理方法のフロー図である。
【図１３】本発明の一実施形態に係るリスク管理方法のフロー図である。
【図１４】本発明の一実施形態に係るリスク管理方法のフロー図である。
【図１５】リスク管理方法において得られるデータセットの一例である。
【図１６】本発明の一実施形態に係るリスク管理方法のフロー図である。
【図１７】本発明の一実施形態に係るリスク管理方法のフロー図である。
【図１８】本発明の一実施形態に係るリスク管理方法のフロー図である。
【図１９】正規化処理に用いられるデータテーブルである。
【図２０】本発明の一実施形態に係るリスク管理方法のフロー図である。
【図２１】本発明の一実施形態に係るリスク管理方法のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態を、図面等を参照しながら説明する。但し、本発明は多くの異なる態様で実施することが可能であり、以下に例示する実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。図面は説明をより明確にするため、模式的に表される場合があるが、あくまで一例であって、本発明の解釈を限定するものではない。
【００２３】
また、各要素に対する「第１」、「第２」と付記された文字は、各要素を区別するために用いられる便宜的な標識であり、特段の説明がない限りそれ以上の意味を有さない。なお、本実施形態で参照する図面において、同一部分または同様な機能を有する部分には同一の符号または類似の符号（数字ｘｘｘにＡ，Ｂまたは１，２などを付しただけの符号）を付し、その繰り返しの説明は省略する場合がある。また、構成の一部が図面から省略される場合がある。その他、本発明の属する分野における通常に知識を有する者であれば認識できるものである場合、特段の説明を行わないものとする。
【００２４】
＜第１実施形態＞
本発明の第１実施形態に係るリスク管理連携システムおよびリスク管理方法について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２５】
（１−１．リスク管理連携システムのハードウェア構成）
図１に、リスク管理連携システム１のハードウェア構成を示す。リスク管理連携システム１の一部の構成において、より正確なリスク管理を行うためのリスク管理処理が実行される。図１に示すように、リスク管理連携システム１は、リスク管理システム１０（上位層システムともいう）、下位層システム２０（センシング装置ともいう）、およびユーザ端末３０を含む。リスク管理システム１０は、複数の下位層システム２０から入力されたセンシングデータを取得し、リスク管理用のデータベースに格納し、取得した各センシングデータを正規化および統合化し、リスクデータを生成するアプリケーションサーバとして機能する。リスク管理連携システム１は、下位層システムおよび上位層システムのように、複数層の階層システムで構成される。
【００２６】
下位層システム２０は、各種のセンシングデータを取得する機能を有する。下位層システム２０は、複数の下位層システムを含む。この例では、第１下位層システム２０−１、第２下位層システム２０−２、および第３下位層システム２０−３が設けられる。具体的には、第１下位層システム２０−１は、暑さ指数データを取得する機能を有する。第２下位層システム２０−２は、累積作業量データを取得する機能を有する。第３下位層システム２０−３は、累積滞在時間データを取得する機能を有する。なお、それぞれの下位層システムを分けて説明する必要がない場合には、下位層システム２０として説明する。
【００２７】
ユーザ端末３０は、リスク管理システム１０および下位層システム２０に対してセンシングデータに関連する情報の入力を行い、各種情報を送受信する端末である。図１において、ユーザ端末３０は１つ設けられているが、複数のユーザ端末が設けられてもよい。以下に本実施形態の各ハードウェアの構成を示す。
【００２８】
リスク管理システム１０は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、および表示部１４を有する。制御部１１、記憶部１２、通信部１３、および表示部１４はバスを介して接続される。本実施形態において、リスク管理システム１０には、リスク管理サーバが用いられる。なお、リスク管理システム１０は、ＰＣ（Ｐｅｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）のような情報処理装置が用いられてもよいし、複数の情報処理装置で構成されてもよい。
【００２９】
制御部１１は、コンピュータの一つであり、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、またはその他の演算処理回路を用いて、リスク管理処理を実行するためのソフトウェア（プログラム）に規定された命令に基づく処理を制御する。また、制御部１１からの命令によって、リスク管理プログラムを実行するためのユーザインターフェースが表示部１４に提供されてもよい。
【００３０】
記憶部１２には、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）の半導体メモリ等のほか、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスク等）、光記録媒体、光磁気記録媒体、その他記憶可能な素子が用いられる。記憶部１２は、リスク管理プログラムを記憶するとともに、リスク管理プログラムで用いられるセンシングデータ、正規化データ等を格納するリスク管理データベース１２ａとしての機能を有する。記憶部１２は、適宜リスク管理システム１０と異なるサーバに設けられ、データベースとして機能してもよい。
【００３１】
通信部１３は、制御部１１の制御に基づいてネットワーク４０に接続し、外部の装置と情報の送受信を行う。通信部１３は、例えば、モデムまたはＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）を含む。通信部１３と、下位層システム２０およびユーザ端末３０との通信には、インターネット（具体的にはＳＳＬ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｓｏｃｋｅｔｓ  Ｌａｙｅｒ）／ＴＬＳ（Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  Ｌａｙｅｒ  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ）またはＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ））またはイントラネットが用いられる。
【００３２】
下位層システム２０は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、および表示部２４を有する。制御部２１、記憶部２２、通信部２３、および表示部２４はバスを介して接続される。本実施形態において、下位層システム２０は、単独の情報処理装置で構成されてもよいし、複数の情報処理装置で構成されてもよい。
【００３３】
制御部２１は、コンピュータの一つであり、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、またはその他の演算処理回路を用いて、センシングデータを取得するためのプログラム、およびリスク管理プログラムに関連するプログラムに規定された命令に基づく処理を制御する。また、下位層システムの表示部２４には、制御部２１からの命令によって、上述したプログラムを実行するためのユーザインターフェースが表示部２４に提供されてもよい。
【００３４】
記憶部２２には、ＳＳＤの半導体メモリ等のほか、磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体、その他記憶可能な素子が用いられる。記憶部２２は、リスク管理プログラムに関連するプログラムを記憶するとともに、センシングデータを取得するためのプログラム、およびセンシングデータを格納するデータベースとしての機能を有する。記憶部２２は、適宜下位層システム２０と異なるサーバに設けられ、データベースとして機能してもよい。
【００３５】
通信部２３は、送受信機を有し、ネットワーク４０を介してリスク管理システム１０およびユーザ端末３０およびその他関連する情報の通信を行う。通信部２３は、例えば、モデムまたはＮＩＣ含む。通信部２３と、リスク管理システム１０、およびユーザ端末３０との通信には、インターネット（具体的にはＳＳＬ／ＴＬＳまたはＶＰＮ）またはイントラネットが用いられる。
【００３６】
ユーザ端末３０は、表示部３１、制御部３２、記憶部３３、操作部３４および通信部３５を有する。表示部３１、制御部３２、記憶部３３、操作部３４および通信部３５はバスを介して接続される。ユーザ端末３０は、スマートフォン、携帯電話（フィーチャーフォン）、タブレット型端末、ノート型ＰＣ、デスクトップ型ＰＣ、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ）デバイス（例えば、電源、制御機能、通信機能および情報記憶機能を備えた機器）などでもよく、ネットワークを通じてリスク管理システム１０と通信可能なものであれば適用可能である。
【００３７】
表示部３１は、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどの表示デバイスであって、制御部３２から入力される信号により表示内容が制御される。
【００３８】
制御部３２は、コンピュータの一つであり、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、またはその他の演算処理回路を備える。制御部３２は、表示部３１および操作部３４の操作に基づいてメモリなどの記憶部３３に記憶されたプログラムを実行させる。また、制御部３２は、リスク管理システム１０の記憶部１２に記憶されたリスク管理プログラムに関連する処理の実行を指示するための情報を送信する。
【００３９】
操作部３４は、コントローラー、ボタン、またはスイッチを含む。ユーザから操作部３４を用いて上下左右への移動、押圧、または回転などの動作がなされることにより、その動作に基づく情報が制御部３２に入力される。なお、タッチセンサを有する表示装置（タッチパネル）であれば、表示部３１と操作部３４とが、同じ場所に配置されてもよい。
【００４０】
通信部３５は、リスク管理システム１０と送受信する機能を有する。例えば、通信部３５には、ＬＡＮを介した送受信機が用いられる。なお、通信部３５は、ＬＡＮを介した送受信機に限定されず、携帯端末用通信（例えばＬＴＥ通信）用の送受信機が設けられてもよいし、近距離無線通信用の送受信機が設けられてもよい。ユーザ端末３０は、ネットワーク４０を介してリスク管理システム１０と接続される。
【００４１】
（１−２．リスク管理制御部１００の構成）
図２は、リスク管理連携システム１の各構成要素によって構成された機能ブロック図である。図３は、リスク管理システム１０（上位層システム）へのデータの流れを示す概略図である。
【００４２】
リスク管理システム１０は、リスク管理機能を実現させるプログラム（リスク管理プログラム）を制御するリスク管理制御部１００を有する。リスク管理制御部１００は、取得部１１０、正規化処理部１２０、学習処理部１３０、予測処理部１４０、分析部１５０および警告情報送信部１６０を含む。
【００４３】
取得部１１０は、リスク管理連携システム１における異なる種類の各種センシングデータおよびその他リスクデータを生成するために必要なデータ（正規化データを含む）を取得する機能を有する。例えば、取得部１１０は、第１下位層システム２０−１において取得または生成処理された第１センシングデータ、第２下位層システム２０−２において取得または生成処理された第２センシングデータ、および第３下位層システム２０−３において取得または生成処理された第３センシングデータを取得する機能を有してもよい。
【００４４】
正規化処理部１２０は、取得したセンシングデータを正規化するための演算処理を行う機能を有する。本実施形態における「正規化」とは、下位層システム２０で取得された実データ（センシングデータ）に対して基準値を設定し、基準点に基づいて相対的なデータを生成することを言う。正規化することにより、データ形式または単位の異なるデータに対して同一の判断指標を用いることができる。これにより、各センシングデータを同じように判断することができる。正規化処理の詳細については、後述する。
【００４５】
図４は、第１センシングデータおよび第１センシングデータに関連付けられたデータの第１データセット５１０の一例である。この例では、第１データセット５１０として、第１下位層システムにおいて取得された暑さ指数データ５１０ａおよび第１正規化データ５１０ｂが示される。
【００４６】
図５は、第２センシングデータおよび第２センシングデータに関連付けられたデータの第２データセット５２０の一例である。この例では、第２データセット５２０として、第２下位層システムにおいて取得された累積作業量データ５２０ａおよび第２正規化データ５２０ｂが示される。
【００４７】
図６は、第３センシングデータおよび第３センシングデータに関連付けられたデータの第３データセット５３０の一例である。この例では、第３データセット５３０として、第３下位層システムにおいて取得された累積滞在時間データ５３０ａおよび第３正規化データ５３０ｂが示される。
【００４８】
図７は、統合正規化データのデータセット５４０の一例である。この例では、統合正規化データのデータセット５４０は、第１正規化データ５１０ｂ、第２正規化データ５２０ｂ、第３正規化データ５３０ｂが順に連結されて統合されている。
【００４９】
図８は、機械学習用モデル構成用のデータセット５５０の一例である。データセット５５０は、連結された第１正規化データ５１０ｂ、第２正規化データ５２０ｂ、第３正規化データ５３０ｂとともに、教師データとなるリスクデータ５６０を含む。
【００５０】
学習処理部１３０は、あらかじめ取得された第１センシングデータおよび第２センシングデータを用いて正規化処理部１２０によって生成された第２統合正規化データを対象とした機械学習により統合正規化機械学習モデルを生成する機能を有する。
【００５１】
予測処理部１４０は、統合正規化データに基づいて予測されるリスクデータを生成する機能を有する。また、予測処理部１４０は、正規化処理によって生成された正規化データを一つのまとまったデータにする（統合正規化データにする）ための演算処理を行う機能を有し、統合正規化データに基づいてリスクデータを生成することができる。
【００５２】
分析部１５０は、生成されたリスクデータと、所定の条件に設定されたリスクデータとを比較分析し、リスクの有無を判定する機能を有する。
【００５３】
警告情報送信部１６０は、リスクデータに基づいてユーザ端末３０にリスクの存在を知らせるための警告情報を生成し、送信する機能を有する。警告情報は、表示部３１に表示される文字データまたは画像データのような表示データでもよいし、音楽データでもよい。
【００５４】
下位層システム２０は、記憶部２２に記憶されたリスク管理処理プログラムに関連するプログラムに規定された処理を実行する。下位層システム２０は、機能部としてそれぞれ受信部２１０、および送信部２２０を有する。受信部２１０は、リスク管理システム１０およびユーザ端末３０から各種データを受信する機能を有する。送信部２２０は、リスク管理システム１０に対してセンシングデータを含む各種リスク管理情報を送信する機能を有する。
【００５５】
ユーザ端末３０は、記憶部３３に記憶されたリスク管理処理プログラムに関連するプログラムに規定された処理を実行する。ユーザ端末３０は、機能部としてそれぞれ受信部３１０、および送信部３２０を有する。受信部３１０は、リスク管理システム１０からリスクデータに基づく警告情報を受信する機能を有する。送信部３２０は、リスク管理システム１０及び下位層システム２０に対してリスク管理プログラムに関連する情報の一部（例えばユーザ情報など）を送信する機能を有する。
【００５６】
（１−３．リスク管理制御処理）
次に、リスク管理制御部１００におけるリスク管理プログラムによる命令に基づいたリスク管理制御処理について説明する。図９は、リスク管理制御処理のフロー図である。図９に示すように、リスク管理制御処理は、第１リスク管理制御処理Ｓ１００、第２リスク管理制御処理Ｓ２００、および第３リスク管理制御処理Ｓ３００を含む。
【００５７】
第１リスク管理制御処理Ｓ１００は、第1センシングデータ（暑さ指数データ）、第２センシングデータ（累積作業量データ）、および第３センシングデータ（累積滞在時間データ）の生成処理および取得処理を含む。第２リスク管理制御処理Ｓ２００は、センシングデータの基準点設定処理、およびセンシングデータからの正規化データ生成処理、およびリスクデータ生成処理を含む。第３リスク管理制御処理Ｓ３００は、比較分析処理、および警告情報生成処理を含む。それぞれのリスク管理制御処理を分けて説明する。
【００５８】
（１−３−１．第１リスク管理制御処理）
図１０は、第１リスク管理制御処理Ｓ１００のフロー図である。図１０に示すように、まずユーザ端末３０のユーザがユーザ端末３０にユーザデータおよび環境データを入力する（Ｓ１０１）。図１１は、入力されるユーザデータおよび環境データのデータセット６００である。この例では、データセット６００においてユーザデータとして、ユーザＩＤ６１０、ユーザの氏名６２０、環境データとして場所ＩＤ６３０、現場名６４０が入力される。ユーザ端末３０は、入力されたユーザデータおよび環境データをリスク管理システム１０に送信し（Ｓ１０３）、リスク管理システム１０は、送信されたユーザデータを受信し、取得する（Ｓ１０５）。
【００５９】
リスク管理システム１０は、下位層システム２０に対して、センシングデータの生成指示情報を生成し、送信する（Ｓ１０７，Ｓ１０９）。下位層システム２０は、生成指示情報を受信すると（Ｓ１１１）、ユーザ情報に基づくセンシングデータを生成または取得する（Ｓ１１１）。このとき、センシングデータは、下位層システム２０の記憶部２２（データベース）に格納された予め生成されたデータであってもよいし、センシングデータ生成指示情報にもとづいて新たに生成・取得されてもよい。また、下位層システム２０は、一定期間経過するごとに、新たにセンシングデータを取得してもよい。
【００６０】
本実施形態では、第１下位層システム２０−１から第１センシングデータとして暑さ指数（ＷＢＧＴ：Ｗｅｔ  Ｂｕｌｂ  Ｇｌｏｂｅ  Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）データを取得する。暑さ指数とは、人体と外気との間の熱の移動（熱収支）に関する指標であり、人体の熱収支に与える影響の大きい因子に基づいて生成される。因子としては、（１）湿度、（２）日射・輻射(ふくしゃ)など周辺の熱環境、（３）気温が用いられる。暑さ指数データは、地理的情報と組み合わせて用いられてもよい。なお、本実施形態における第１下位層システム２０−１には、気象予報ＤＢ装置が用いられる。
【００６１】
第２下位層システム２０−２は、第２センシングデータとして累積作業量データを生成・取得する。このときの第２下位層システム２０−２には、気象予報ＤＢ装置が用いられる。累積作業量データとして、一月あたりの基本作業時間を超過した時間（残業時間）が用いられる。第２下位層システム２０−２として、勤務実績健康センサーＤＢ装置が用いられてもよい。
【００６２】
第３下位層システム２０−３は、第３センシングデータとして累積滞在時間データを生成する。一月あたりの累積滞在時間データとして、出社日の退社時間から出社時間を差し引いた時間を１月分合計した時間が用いられる。第３下位層システム２０−３として、勤務実績健康センサーＤＢが用いられてもよい。
【００６３】
図３に示すように、下位層システム２０は、取得したセンシングデータをリスク管理システム１０に送信する（Ｓ１１３）。リスク管理システム１０は、センシングデータを受信すると（Ｓ１１５）、受信したセンシングデータを記憶部１２に設けられたリスク管理用データベース１２ａに格納する（Ｓ１１５）。以上により、第１リスク管理制御処理Ｓ１００が終了となる。
【００６４】
（１−３−２．第２リスク管理制御処理）
図１２は、第２リスク管理制御処理Ｓ２００のフロー図である。第２リスク管理制御処理Ｓ２００は、第１リスク管理制御処理Ｓ１００に続いて実行される。まず、リスク管理システム１０は、取得したセンシングデータをもとに正規化データの生成を行う（Ｓ２０１）。以下に、正規化データ生成について、詳述する。
【００６５】
図１３は、正規化データの生成処理Ｓ２０１のフロー図である。まず、各センシングデータに関連する正規化基準値（Ｓ２０１１）、正規化最大値（Ｓ２０１３）、および正規化最小値（Ｓ２０１５）を設定する。正規化基準値、正規化最大値、および正規化最小値は、任意で設定することができる。
【００６６】
第１センシングデータである暑さ指数データの場合、この例では暑さ指数データ「１５℃」が、正規化基準値「０」として設定される。同様に、暑さ指数データ「３０℃」が正規化最大値「１」として設定される。同様に、暑さ指数データ「０℃」が正規化最小値「−１」として設定される。
【００６７】
上記の設定がなされると、次に所定の数式（正規化関数）に基づいて、センシングデータを正規化処理する（Ｓ２０１７）。この例では、以下の数式１（線形関数）に基づいて正規化処理がなされる。各センシングデータには識別情報が設定されている場合、リスク管理システム１０は、その情報に基づいて正規化方法が設定され、演算処理を行ってもよい。
【数１】
0006925549.tif 000002
数式１において、「Ｎｏｍａｌｖａｌｕｅ」は、正規化データを示す。「Ｖａｌｕｅ」は、センシングデータを示す。「Ｍａｘ」は、センシングデータ最大値を示す。「Ｍｉｎ」は、センシングデータ最大値を示す。「ｔ」は、正規化最大値を示す。「ｓ」は、正規化最小値を示す。この例では、数式１において、センシングデータと正規化データとが線形関係にある。
【００６８】
センシングデータおよび正規化基準値を数式１に適用して演算処理を行ったとき、図４に示すように各々の暑さ指数データに対応して一義的に第１正規化データが生成される。
【００６９】
第２センシングデータに対しても、第１センシングデータと同様に、正規化処理がなされる。第２センシングデータである累積作業量データの場合、累積作業量データ「７０時間」が、正規化基準値「０」として設定される。同様に、累積作業量データ「８０時間」が正規化最大値「１」として設定される。同様に、累積作業量データ「６０時間」が正規化最小値「−１」として設定される。
【００７０】
上記の設定がなされると、数式１に基づいて正規化処理がなされる。このとき、図５に示すように各々の累積作業量データに対応して一義的に第２正規化データが生成される。
【００７１】
第３センシングデータに対しても、第１センシングデータと同様に、正規化処理がなされる。第３センシングデータである累積滞在時間データの場合、一月当たりの累積滞在時間データ「１２０時間」が、正規化基準値「０」として設定される。同様に、一月当たりの累積滞在時間データ「１３０時間」が正規化最大値「１」として設定される。同様に、累積滞在時間データ「１１０時間」が正規化最小値「−１」として設定される。
【００７２】
上記の設定がなされると、数式１に基づいて正規化処理がなされる。このとき、図６に示すように各々の累積滞在時間データに対応して一義的に第３正規化データが生成される。
【００７３】
次に、生成された正規化データを連結して統合する（Ｓ２０３）。本実施形態では、図３および図７に示すように、第１正規化データ、第２正規化データ、および第３正規化データの順番に連結統合される。
【００７４】
次に、リスク管理システム１０は、連結統合された正規化データを用いて機械学習モデルに統合正規化データを適用し（Ｓ２０５）、予測されるリスクデータを生成する（Ｓ２０７）。この例では、リスク管理システム１０は、出力データとしてリスクデータを生成する。この例では、リスクデータは、「０」を最小値、「１００」を最大値として設定される。なお、Ｃ１、Ｃ２、・・・、Ｃｎのように、リスクデータには、記号が用いられてもよい。
【００７５】
本実施形態で用いられる機械学習モデルについて以下に詳述する。図１４は、機械学習モデルの生成方法Ｓ２０５を示すフロー図である。図１４に示すように、リスク管理システム１０の正規化処理部１２０は、あらかじめ記憶部１２のリスク管理用データベース１２ａ内にあらかじめ取得されたセンシングデータを用いて正規化データを生成する（Ｓ２０５１）。このときのあらかじめ取得されたセンシングデータは、例えば１週間分のデータでもよい。次に、正規化処理部１２０は、上述した正規化データを用いて連結統合した正規化データ（第２統合正規化データともいう）を生成する（Ｓ２０５３）。次に、学習処理部１３０は、第２統合正規化データに合わせて教師データとなるリスクデータを生成し（Ｓ２０５５）、データベースに格納する。図８は、機械学習用モデル構成用のデータセット５５０の一例である。データセット５５０は、連結された第１正規化データ５１０ｂ、第２正規化データ５２０ｂ、第３正規化データ５３０ｂとともに、教師データとなるリスクデータ５６０を含む。教師データは、ユーザからの情報入力によってあらかじめ設定されてもよい。学習処理部１３０は、統合正規化データ（および教師データ）を対象として人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ；ＡＩ）のアルゴリズムによって機械学習を行い（Ｓ２０５７）、機械学習モデルを形成する（Ｓ２０５９）。
【００７６】
図１５（Ａ）は、予測データとして用いられる各センシングデータ及び各センシングデータに対応する正規化データのデータセットの一例である。図１５（Ｂ）は、連結統合された統合正規化データ、および統合正規化データから生成されたリスクデータのデータセットの一例である。この例では、各センシングデータとして、予測暑さ指数データ「２９℃」、予測累積作業量データ「７５ｈｒ」、予測累積滞在時間データ「１２８ｈｒ」が取得される。このとき、予測暑さ指数データ「２９℃」から第１正規化データ「０．９３」が生成される。同様に、予測累積作業量データ「７５ｈｒ」から第２正規化データ「０．５０」が生成される。さらに、予測累積滞在時間データ「１２８ｈｒ」から第３正規化データ「０．８０」が生成される。次に、第１正規化データ、第２正規化データ、および第３正規化が連結統合された統合正規化データ（０．９３，０．５０，０．８０）が、機械学習用入力データとして入力される。その結果、リスクデータとして９０が出力される。以上により、第２リスク管理制御処理Ｓ２００が終了となる。
【００７７】
（１−３−３．第３リスク管理制御処理）
図１６は、第３リスク管理制御処理Ｓ３００のフロー図である。第３リスク管理制御処理Ｓ３００は、第２リスク管理制御処理Ｓ２００に続いて実行される。まず、リスク管理システムは、生成されたリスクデータを分析する（Ｓ３０１）。このとき、リスク管理システム１０は、リスクデータが設定値を超えるかどうかを判定する（Ｓ３０３）。設定値は、任意で設定される。この例では、リスク管理システム１０はリスクデータが８０を超えるかどうかを判定する。
【００７８】
リスクデータが設定値を超えないとき（Ｓ３０３；Ｎｏ）、リスク管理システム１０は、リスクなしと判断する（Ｓ３０５）。一方、リスクデータが設定値を超えるとき（Ｓ３０３；Ｙｅｓ）、リスクありと判断する（Ｓ３０７）。このとき、リスク管理システム１０は、警告情報を生成する（Ｓ３０９）。また、リスク管理システム１０は、警告情報を送信する警告発行先を選択する。警告情報は、リスクデータとともに、今後の作業に対するリスクを知らせる情報を含む。リスク管理システム１０は、ユーザ端末３０に対して警告情報を送信し（Ｓ３１１）、ユーザ端末３０は、警告情報を受信する（Ｓ３１３）。この例では、リスク管理システム１０は、Ａ現場にいるユーザのユーザ端末３０に警告情報を送信する。ユーザ端末３０が警告情報を受信することで、ユーザは、現在または将来における作業のリスクを知ることができる。
【００７９】
本実施形態を用いることにより、様々な下位層システムで得られた情報が正規化データに変換されるため、各種データを同じ基準で評価することができる。さらに、正規化データが連結統合されることで一つのデータとして判断することができ、総合的なリスク判断をしやすくなる。したがって、本実施形態を用いることにより、複数の種類の装置で取得された情報を用いて容易かつ正確にリスク管理を行うことができる。
【００８０】
また、本実施形態のリスク管理システムは、下位層システムで得られた複数種類のデータを用いてリスク情報を学習し、そのリスク情報を基づいてさらに未来予測を行うことができる。
【００８１】
＜第２実施形態＞
本実施形態では、第１実施形態とは異なるリスク管理制御処理について説明する。具体的には、非線形関数を用いて正規化データを生成する例について説明する。
【００８２】
図１７は、本実施形態における正規化処理Ｓ２０１Ａのフロー図である。まず、各センシングデータに関連する正規化基準値（Ｓ２０１１Ａ）および正規化最大値（Ｓ２０１３Ａ）を設定する。この例では、正規化基準値と、正規化最小値とが同一であってもよい。正規化基準値および正規化最大値は、任意で設定することができる。
【００８３】
次に、正規化関数を用いて正規化データを生成する（Ｓ２０１５Ａ）。本実施形態では、正規化関数として、非線形関数が用いられる。具体的には、非線形関数として、数式２のように２次関数が用いられてもよいし、数式３のように指数関数が用いられてもよい。
【数２】
0006925549.tif 000003
【数３】
0006925549.tif 000004
「Ｎｏｍａｌｖａｌｕｅ」は、正規化データを示す。「Ｖａｌｕｅ」は、センシングデータを示す。数式２および数式３において、ａ、ｂおよびｃは任意で設定されてもよい。
【００８４】
上記により、取得されたセンシングデータに対して、非線形関数を用いて正規化データを生成することができる。つまり、本実施形態を用いることにより、センシングデータと、正規化データが非線形関係にある場合であっても、適切な正規化データを生成することができる。
【００８５】
＜第３実施形態＞
本実施形態では、第１実施形態とは異なるリスク管理制御処理について説明する。具体的には、正規化データを、データテーブルに基づいて生成する例について説明する。
【００８６】
図１８は、正規化データ生成処理Ｓ２０１Ｂのフロー図である。図１９は、暑さ指数データと正規化データとの関係を示すデータテーブル７００である。データテーブル７００は、暑さ指数データ７１０、警告レベルデータ７２０、および正規化データ７３０を含む。この例では、暑さ指数データに対して独立した警告レベルデータが設定される。図１９に示すように、暑さ指数データは０℃以上３９℃以下の範囲で設定される。
【００８７】
図１８に示すように、まず、正規化基準値を設定する（Ｓ２０１１Ｂ）。この例では、暑さ指数データ「０℃」のとき、警告レベルデータおよび正規化データが「０」となる。なお、本実施形態では、正規化基準値と、正規化最小値が同一に設定されてもよい。
【００８８】
次に、正規化最大値を設定する（Ｓ２０１３Ｂ）。この例では、暑さ指数データ「３９℃」のとき、警告レベルデータの最大値である「５」を示す。このとき、正規化最大値が「１」となる。正規化データは、警告レベルデータの５分の１として設定される。
【００８９】
暑さ指数１℃以上３８℃以下の範囲の正規化データでは、以下のように生成される。暑さ指数２４℃以下の場合、人体への影響が少ないため、警告レベルデータは０として設定される。そのため、対応する正規化データも０となる。
【００９０】
暑さ指数が２５℃以上２９℃以下の範囲で、警告レベルデータが０．１から０．５へと０．１刻みで増加する。このとき、正規化データが０．０２から０．１へと０．０２刻みで設定される。暑さ指数３０℃以上３８℃以下の範囲は、人体への影響が強いため警告レベルデータの増加分が大きくなるように設定される。これに応じて、正規化データの増加分も大きく設定される。
【００９１】
本実施形態では、入力された暑さ指数データに対して、データテーブルを参照することで、容易に正規化データを生成することができる。これにより、センシングデータと、正規化データとが線形関係にない場合においても、データテーブルを参照することで適切な正規化データを生成することができる。
【００９２】
また、本実施形態では、警告レベルデータという中間値を介して正規化データが生成される。警告レベルデータを用いることにユーザが既に取得しているリスク情報もリスク判断の指標とすることができる。そのため、正規化データの数値の意味づけを明確にすることができる。
【００９３】
＜第４実施形態＞
本実施形態では、第１実施形態とは異なるリスク管理制御処理について説明する。具体的には、正規化データに対して重みづけを行う例について説明する。なお、本発明の第１実施形態と重複する部分については、適宜記載を省略して説明する。
【００９４】
図２０は、正規化データ生成処理Ｓ２０１Ｃのフロー図である。本実施形態では、正規化データを生成したのちに（Ｓ２０１７）、正規化データに重み値を付与してもよい（Ｓ２０１９）。この例では、暑さ指数データから生成された第１正規化データに対して重み値が付与される。重み値が付与されたとき、重み値が付与された第１正規化データに基づいてリスクデータを調整してもよい。これにより、累積作業量データから生成された第２正規化データ、および累積滞在時間データから生成された第３正規化データよりも、第１正規化データの重要度を高めることができる。結果として、リスク管理システムにおけるリスク管理を向上させることができる。
【００９５】
なお、本実施形態では、正規化データ生成したのちに重み値が付与されたが、これに限定されない。例えば、連結統合した後（連結統合正規化データ）に重みづけを行ってもよい。
【００９６】
＜第５実施形態＞
本実施形態では、第１実施形態とは異なるリスク管理制御処理について説明する。具体的には、第３リスク管理制御処理においてユーザ端末が警告情報を受信したときに設定値を変更する例について説明する。なお、本発明の第１実施形態と重複する部分については、適宜記載を省略して説明する。
【００９７】
図２１は、第３リスク管理制御処理Ｓ３００Ｄのフロー図である。ユーザ端末３０が警告情報を受信したときに（Ｓ３１３）、ユーザは現在の状況においてリスクなしと判断した場合には、ユーザ端末３０に回答データを入力することができる。例えば、ユーザ端末３０の表示部３１に警告情報が表示されるとき、「この警告情報はあなたにとって適切ですか？」という質問文と、「はい」および「いいえ」という回答用のプッシュボタンが合わせて表示されてもよい。このとき、ユーザが回答用のプッシュボタンを押下すると、回答データが入力される（Ｓ３１５）。このとき、ユーザ端末３０は、警告情報を生成するかを判定する設定値の修正が必要の可否を判定する。ユーザが「いいえ」を押下したときは、設定値の修正の必要はないと判定し（Ｓ３１７；Ｎｏ）、第３制御処理Ｓ３００Ｄは終了となる。
【００９８】
ユーザが「はい」を押下したときは、ユーザ端末３０は、設定値を修正する必要ありと判定し（Ｓ３１７；Ｙｅｓ）、設定値修正指示情報を生成し、送信する（Ｓ３１９，Ｓ３２１）。
【００９９】
リスク管理システム１０は、設定値修正指示情報を受信すると（Ｓ３２３）、設定値の修正処理を行う（Ｓ３２５）。以上で第３リスク管理制御処理Ｓ３００Ｄが終了となる。なお、設定値が修正されたのちに、再度リスクデータ分析処理がなされてもよい。
【０１００】
本実施形態では、リスクがあると判定されて警告情報を送信されても、実際のリスクに合わせてフィードバックをかけることができる。これにより、より正確なリスク管理を行うことができる。
【０１０１】
（変形例）
本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例および修正例に想到し得るものであり、それら変更例および修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。例えば、前述の各実施形態に対して、当業者が適宜、構成要素の追加、削除若しくは設計変更を行ったもの、又は、処理の追加、省略若しくは条件変更を行ったものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含まれる。
【０１０２】
本発明の第１実施形態では、下位層システム２０として、第１下位層システム２０−１、第２下位層システム２０−２、および第３下位層システム２０−３が設けられる例を示したが、本発明はこれに限定されない。１つの下位層システムから複数のセンシングデータを生成してもよい。
【０１０３】
また、本発明の第１実施形態では、３つのセンシングデータが用いられる例を示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、２つのセンシングデータが用いられてもよいし、４つ以上のデータが用いられてもよい。つまり、本発明では、少なくとも２以上（第１センシングデータおよび第２センシングデータ）が用いられれば良い。
【０１０４】
また、本発明の第１実施形態では、正規化基準値を設定する際に、ユーザの年齢や、性別、勤続年数、および環境情報（または地理的情報）のユーザ情報に基づいて正規化基準値を設定してもよい。また、線形関数を用いて正規化データをする場合には、適宜所定の係数または定数を設定してもよい。これにより、ユーザごとに正規化データを調整することができる。そのため、各人に応じたリスクが高いと判断されるセンシングデータに対しては、正規化データが高くなるように設定されるなど、ユーザに応じたリスク管理を行うことができる。
【０１０５】
また、本発明の第１実施形態では、リスクデータが所定の条件を満たすときに、警告情報を生成する例を示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、各センシングデータから生成された正規化データが正規化最小値「−１」から正規化最大値「１」までの範囲を外れ、通常とは異なる場合、警告情報を生成してもよい。これにより、より迅速に警告情報を生成することができ、より高いリスク管理を行うことができる。
【０１０６】
本発明の第１実施形態では、図４乃至図７に示すように、第１正規化データ、第２正規化データ、および第３正規化データに数値データが用いられる例を示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、数値データ以外にもアルファベットなどを用いて設定してもよい。具体的には、第１正規化データが「Ａ」、第２正規化データが「Ａ」、第３正規化データが「Ｂ」のとき、統合正規化データは「ＡＡＢ」となる。この場合、「Ａ」の数に応じてリスクデータを生成してもよい。「Ａ」が多いときには、リスクデータが「高」と判断され、警告情報を送信してもよい。
【０１０７】
本発明の第１実施形態では、第１正規化データ、第２正規化データ、および第３正規化データの順番に連結統合される例を示したが、本発明はこれに限定されない。たとえば、正規化データの優先度に応じて、連結される順番が設定されてもよい。
【０１０８】
また、本発明の第１実施形態では、センシングデータとして、暑さ指数データ、累積作業量データ、および累積滞在時間データを用いる例を示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、作業員の体温データ、水分補給量データ、脈拍データ、心拍数データ、呼吸データ、体の傾きデータ、時刻データ、年齢データ、女性データなどが用いられてもよい。リスク管理システム１０は、より多くの下位層システムから多種類のセンシングデータを取得することにより、機械学習モデルを拡張することができるとともに、より高い精度のリスクデータを生成することができるようになる。したがって、高精度のリスク管理を行うことができる。
【０１０９】
本発明の第１実施形態では、第１正規化データ、第２正規化データ、および第３正規化データを連結して統合することにより統合正規化データを生成する例を示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、第１正規化データ、第２正規化データ、および第３正規化データを加算または乗算など所定の演算処理を行うことにより統合正規化データを生成してもよい。
【０１１０】
本発明の第１実施形態では、機械学習モデルを生成するために、あらかじめ取得された１週間のセンシングデータを用いて教師データを生成する例を示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、あらかじめ取得されるセンシングデータは、１年分であってもよい。
【０１１１】
また、所定の期間（例えば１週間）経過するごとに新たな教師データを生成してもよい。これにより、機械学習モデルが更新され、より正確なリスクデータを生成することができる。したがって、リスク管理の精度を高めることができる。
【符号の説明】
【０１１２】
１・・・リスク管理連携システム，１０・・・リスク管理システム（上位層システム），１１・・・制御部，１２・・・記憶部，１３・・・通信部，１４・・・表示部，２０・・・下位層システム，２１・・・制御部，２２・・・記憶部，２３・・・通信部，２４・・・表示部，３０・・・ユーザ端末，３１・・・表示部，３２・・・制御部，３３・・・記憶部，３４・・・操作部，３５・・・通信部，４０・・・ネットワーク，１００・・・リスク管理制御部，１１０・・・取得部，１２０・・・正規化処理部，１３０・・・学習処理部，１４０・・・予測処理部，１５０・・・分析部，１６０・・・警告情報送信部，２１０・・・受信部，２２０・・・送信部，３１０・・・受信部，３２０・・・送信部
【要約】
【課題】複数の種類の装置で取得された情報を用いて容易かつ正確にリスク管理を行うこと。
【解決手段】複数の下位層システムと接続される上位層システムであるリスク管理システムであって、第１種類のデータを取得可能な第１下位層システムで取得された第１センシングデータ、および第１センシングデータとは異なる第２種類のデータを取得可能な第２下位層システムで取得された第２センシングデータを取得する取得部と、第１センシングデータに基づいて第１正規化データを生成し、第２センシングデータに基づいて第２正規化データを生成するための演算処理を行うとともに、第１正規化データおよび第２正規化データを一つのまとまったデータにするための演算処理を行うことにより統合正規化データを生成する正規化処理部と、統合正規化データに基づいて予測されるリスクデータを生成する予測処理部とを含む、リスク管理システムが提供される。
【選択図】図２【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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