(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
現象データを熟練作業者に確認させて、当該熟練作業者から、前記現象データの問題の発生に関係する、当該現象データの統計量に関する回答を基準特徴回答として受け付ける第一の回答制御部と、
前記現象データを確認した熟練作業者の基準特徴回答と、当該熟練作業者が当該基準特徴回答に関連付けた問題の発生原因とに基づいて、現象データから問題の発生原因を推定する推定機械に前記現象データの基準特徴回答を入力して、当該推定機械から、前記現象データの問題の発生原因の出力を基準原因回答として受け付ける第二の回答制御部と、
前記現象データを一般作業者に確認させて、当該一般作業者から、前記現象データの統計量に関する回答を作業者特徴回答として受け付ける第三の回答制御部と、
前記現象データを前記一般作業者に確認させて、当該一般作業者から、前記現象データの問題の発生原因の回答を作業者原因回答として受け付ける第四の回答制御部と、
前記基準特徴回答と前記作業者特徴回答との特徴差分を、前記一般作業者の現象データを見た時の特徴を感じる能力として評価し、前記基準原因回答と前記作業者原因回答との原因差分を、前記一般作業者の論理的な能力として評価する評価制御部と、
を備える端末装置を含む能力評価システム。
【請求項２】
前記現象データは、生産ラインの検査時系列データであり、
前記現象データの問題は、異物又は色斑を含み、
前記問題の特徴は、前記問題の発生に関係する検査時系列データの統計量であり、
前記問題の原因は、前記問題の発生原因である、
請求項１に記載の能力評価システム。
【請求項３】
前記評価制御部は、一方の軸を前記特徴差分とし、他方の軸を前記原因差分としたグラフ上に、前記一般作業者の特徴差分と原因差分とに対応する点をプロットした能力評価グラフを作成する、
請求項１又は２に記載の能力評価システム。
【請求項４】
端末装置によって実行され、現象データを熟練作業者に確認させて、当該熟練作業者から、前記現象データの問題の発生に関係する、当該現象データの統計量に関する回答を基準特徴回答として受け付ける第一の回答制御ステップと、
前記端末装置によって実行され、前記現象データを確認した熟練作業者の基準特徴回答と、当該熟練作業者が当該基準特徴回答に関連付けた問題の発生原因とに基づいて、現象データから問題の発生原因を推定する推定機械に前記現象データの基準特徴回答を入力して、当該推定機械から、前記現象データの問題の発生原因の出力を基準原因回答として受け付ける第二の回答制御ステップと、
前記端末装置によって実行され、前記現象データを一般作業者に確認させて、当該一般作業者から、前記現象データの統計量に関する回答を作業者特徴回答として受け付ける第三の回答制御ステップと、
前記端末装置によって実行され、前記現象データを前記一般作業者に確認させて、当該一般作業者から、前記現象データの問題の発生原因の回答を作業者原因回答として受け付ける第四の回答制御ステップと、
前記端末装置によって実行され、前記基準特徴回答と前記作業者特徴回答との特徴差分を、前記一般作業者の現象データを見た時の特徴を感じる能力として評価し、前記基準原因回答と前記作業者原因回答との原因差分を、前記一般作業者の論理的な能力として評価する評価制御ステップと、
を備える能力評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、能力評価システム及び能力評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、質問紙やアンケートを用いて個人の能力を評価する技術は多種存在する。例えば、特開２００８−２９９１６６号公報（特許文献１）には、学力評価手段と、個人内評価手段と、関連付け手段と、総合評価手段と、を備える学習能力評価システムが開示されている。このシステムでは、学力評価手段は、ペーパーテストによる解答内容に従って入力された解答データに基づいて学力評価を行う。個人内評価手段は、質問紙による回答内容に従って入力された回答データに基づいて個人内評価を行う。関連付け手段は、学力評価手段及び個人内評価手段によってそれぞれ行われた学力評価及び個人内評価を関連付けする。総合評価手段は、関連付け手段によって関連付けされた学力評価及び個人内評価に基づいて総合評価を行う。これにより、学校現場で、パソコンを使って、簡単に個人内評価と連動した成績処理を行い、それを学校独自の形式・体裁による通知表や個人カルテに出力出来るとしている。
【０００３】
又、特開２０１０−１７６６１０号公報（特許文献２）には、営業担当者と営業担当者を管理する管理者とを含む組織における営業力を、組織階層に依存しない共通した複数の評価項目によって評価する営業力評価装置が開示されている。この装置では、質問評価点入力手段と、自己評価点算出手段と、回答評価点入力手段と、目視評価点入力手段と、客観評価点算出手段と、グラフ作成手段と、を具備する。質問評価点入力手段は、評価項目数以上の質問数により構成されたアンケートに基づいて、それぞれの質問に対して各人が自らを評価した質問評価点を入力する。自己評価点算出手段は、質問内容に応じて当該質問がどの評価項目を決定づけるかの対応関係に基づいて、質問評価点から自己評価点を評価項目毎にそれぞれ算出する。回答評価点入力手段は、営業に関係する複数のケーススタディに対してケーススタディ毎に各人が回答した判断ないし対応に基づいて、階層のそれぞれの立場から点数付けされた回答評価点を入力する。目視評価点入力手段は、アンケート回答の際および／またはケーススタディ回答の際の、各人の立ち居振る舞いその他の外観ないし印象に基づいて、階層のそれぞれの立場から点数付けされた目視評価点を入力する。客観評価点算出手段は、ケーススタディの内容に応じて当該ケーススタディがどの評価項目を決定づけるかの対応関係と、外観ないし印象がどの評価項目を決定づけるかの対応関係と、に基づいて、回答評価点および目視評価点から客観評価点を評価項目毎にそれぞれ算出する。グラフ作成手段は、各評価項目を軸として、各人の自己評価点と客観評価点とをプロットしたグラフを作成する。これにより、ケーススタディを通して判断力や対応力、調整力などを客観的に評価し、これに印象評価も加え、より現実に即した形で複数の観点から評価をおこない、併せて、自己評価もおこなわせることにより自身の認識のずれおよび他者に対する認識のずれを積極的かつ客観的に気づかせるようにするので、コンサルティングに際しても評価が観念的概念的にならず、相手への主観的な思いこみも払拭され、狭義の営業対応力以外の要因も積極的に表出させた評価が可能となり、結果として、自身と組織の営業力向上が図れるとしている。
【０００４】
又、特開２０１８−１８０５８９号公報（特許文献３）には、作業能力評価システムが開示されている。このシステムでは、作業時間取得部と、段階別基準記憶部と、評価部と、適否判定部と、を備える。作業時間取得部は、作業者による作業時間を取得する。段階別基準記憶部は、作業者の作業能力を多段階に評価するための段階別基準を記憶する。評価部は、作業時間と段階別基準とに基づいて、作業者の作業能力の段階評価を行う。適否判定部は、複数個の作業時間の情報、段階別基準、及び、所定の適否判定基準に基づいて、段階別基準の適否を判定する。これにより、段階別基準が蓄積された複数個の計測時間の情報を用いて検証されることで、評価者又は作業者は、段階別基準が適切であるか否かを評価でき、仮に、段階別基準が不適である場合には、適切な基準に修正することにより、作業者の作業能力の段階を適切に評価することができるとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２９９１６６号公報
【特許文献２】特開２０１０−１７６６１０号公報
【特許文献３】特開２０１８−１８０５８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
現在、作業者の能力評価には、質問票やペーパーテストなどの方法によって行われているが、これらの方法では、作業者が答えた回答が、正解か否かを測定したり、どのような傾向になるかを多段階に決定したり、回答に要する時間を測定したりすることで、個人の総合的な能力の評価を行う。
【０００７】
しかしながら、これらの方法では、特定の分野に精通する熟練作業者の知識（暗黙知）が質問票やペーパーテストの作成にだけ活かされるだけで、熟練作業者の知識を十分に活用することが出来ていないという課題がある。
【０００８】
又、これらの方法では、作業者が感じる能力で判断しているのか、又は、論理的な能力で判断しているのかという作業者の思考まで踏み込んだ能力の評価を行うことが出来ないという課題がある。
【０００９】
ここで、特許文献１に記載の技術では、ペーパーテストの回答内容と質問紙による回答内容とを組み合わせて、個人の学力評価及び個人内評価を総合的に行う。又、特許文献２に記載の技術では、質問評価点と自己評価点と目視評価点とを用いて各人の自己評価点と客観評価点とをグラフ化する。又、特許文献３に記載の技術では、作業者の作業時間と段階別基準とに基づいて、作業者の作業能力の段階評価を行う。しかしながら、これらの技術には、熟練作業者の知識を活用することは無く、又、作業者の具体的な思考を解明することは出来ないという課題がある。
【００１０】
そこで、本発明は、前記課題を解決するためになされたものであり、熟練作業者の知識と推定機械の結果を活用することで、作業者の感じる能力と論理的な能力を評価し、両者の関係性を明確にすることが可能な能力評価システム及び能力評価方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る能力評価システムは、第一の回答制御部と、第二の回答制御部と、第三の回答制御部と、第四の回答制御部と、評価制御部と、を備える。第一の回答制御部は、現象データを熟練作業者に確認させて、当該熟練作業者から、前記現象データの問題に関係する特徴の回答を基準特徴回答として受け付ける。第二の回答制御部は、前記現象データを推定機械に入力して、当該推定機械から、前記現象データの問題に関係する原因の出力を基準原因回答として受け付ける。第三の回答制御部は、前記現象データを一般作業者に確認させて、当該一般作業者から、前記現象データの特徴の回答を作業者特徴回答として受け付ける。第四の回答制御部は、前記現象データを前記一般作業者に確認させて、当該一般作業者から、前記現象データの原因の回答を作業者原因回答として受け付ける。評価制御部は、前記基準特徴回答と前記作業者特徴回答との特徴差分と、前記基準原因回答と前記作業者原因回答との原因差分とに基づいて、前記一般作業者の能力を評価する。
【００１２】
本発明に係る能力評価方法は、第一の回答制御ステップと、第二の回答制御ステップと、第三の回答制御ステップと、第四の回答制御ステップと、評価制御ステップと、を備える。能力評価方法の各ステップは、能力評価システムの各部に対応する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、熟練作業者の知識と推定機械の結果を活用することで、作業者の感じる能力と論理的な能力を評価し、両者の関係性を明確にすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る能力評価システムの機能ブロック図の一例を示す概略図である。
【図２】本発明の実施形態に係る能力評価方法の実行手順を示すためのフローチャートである。
【図３】歯磨きチューブ用Ｓキャップの一例を示す写真（図３Ａ）と、キャップの成形加工の一例を示す写真（図３Ｂ）と、キャップの良品の一例を示す写真と、キャップの不良品の一例を示す写真（図３Ｃ）と、である。
【図４】検査時系列データの一例を示す図（図４Ａ）と、基準回答テーブルの一例を示す図（図４Ｂ）と、である。
【図５】調査票の一例を示す図（図５Ａ）と、基準回答テーブルに熟練作業者の第一の回答と第二の回答と推定機械の回答とを追加した場合の一例を示す図（図５Ｂ）と、である。
【図６】一般回答テーブルに一般作業者の第一の回答を追加した場合の一例を示す図（図６Ａ）と、一般回答テーブルに一般作業者の第二の回答を追加した場合の一例を示す図（図６Ｂ）と、である。
【図７】能力評価グラフの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明し、本発明の理解に供する。尚、以下の実施形態は、本発明を具体化した一例であって、本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
【００１６】
本発明に係る能力評価システム１は、図１に示すように、主に制御部を備える端末装置１０で基本的に構成されている。
【００１７】
端末装置１０は、画面を表示する表示部（出力部）と、ユーザの操作により所定の指示の入力を受け付ける受付部（入力部）と、データを記憶させる記憶部と、各部を制御する制御部と、を備えている。端末装置１０は、例えば、ディスクトップ型端末装置、タブレット型端末装置等を挙げることが出来る。端末装置１０は、現象データＤを収集するシステム（例えば、生産ライン）に組み込まれていても構わない。
【００１８】
さて、端末装置１０は、所定の現象を示す現象データＤを取得し、現象データＤを熟練作業者に確認させて、熟練作業者が想定する現象データＤの問題に関係する特徴の入力を受け付ける。ここで、現象データＤの問題とは、自然現象において自然に発生する問題を含む。又、端末装置１０は、同一の現象データＤを推定機械Ｍに入力して、推定機械Ｍが所定の条件に従って現象データＤの問題の原因を出力し、その原因の入力を受け付ける。推定機械Ｍは、所定の条件に基づいて、現象データＤを論理的に分析し、現象データＤの問題の原因を推定する装置又はソフトウェアを意味する。
【００１９】
一方、端末装置１０は、同一の現象データＤを、能力評価対象の一般作業者に表示して、一般作業者が想定する現象データＤの問題の特徴と、一般作業者が想定する現象データＤの問題の原因との入力を受け付ける。
【００２０】
そして、端末装置１０は、熟練作業者の回答と、推定機械Ｍの回答と、一般作業者の回答とに基づいて、一般作業者の感じる能力と論理的な能力とを評価し、能力評価結果Ｒとして出力する（後述する）。
【００２１】
尚、端末装置１０は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤ等を内蔵しており、ＣＰＵは、例えば、ＲＡＭを作業領域として利用し、ＲＯＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤ等に記憶されているプログラムを実行する。又、後述する各部についても、ＣＰＵがプログラムを実行することで当該各部を実現する。
【００２２】
次に、図１、図２を参照しながら、本発明の実施形態に係る構成及び実行手順について説明する。本発明に係る能力評価システム１は、基本的に、熟練作業者が回答する現象データＤの問題の特徴と、推定機械Ｍが出力する現象データＤの問題の原因とを利用したシステムに適用する。
【００２３】
ここで、能力評価システム１の種類に特に限定は無いが、例えば、本発明の実施形態では、図３Ａに示すように、所定の製品（例えば、歯磨きチューブ用Ｓキャップ、以下、キャップとする）の生産ラインに適用される。
【００２４】
生産ラインにおけるキャップの成形加工は、図３Ｂに示すように、射出成形機により、型締−射出−保圧−冷却−型開−製品取り出しを、一定の時間で繰り返す一連の成形加工である。成形機のシリンダーから金型に樹脂を射出し、保圧、冷却した後、金型から固化した樹脂をキャップとして取り出す。
【００２５】
ここで、キャップは、カメラによって撮影され、異物があるかどうか検査される。例えば、図３Ｃに示すように、取り出したキャップの上面に異物がない場合は、良品となり、検査時刻（撮影時刻）が取得され、キャップの上面に異物がある場合は、不良品となり、検査時刻と撮影画像とが取得される。このように、良品の検査時刻と、不良品の検査時刻と撮影画像とを関連付けた検査時系列データを取得することが出来る。
【００２６】
検査時系列データは、例えば、図４Ａに示すように、縦軸を１サイクルで製造されるキャップの金型キャビティ番号（金型を識別するための番号）とし、横軸を時系列で連続的に実施した１サイクルの実施数とし、金型キャビティ番号のキャップが良品Ｇの場合は白丸を付し、金型キャビティ番号のキャップが不良品Ｂの場合は、黒丸を付したグラフとして表すことが出来る。このグラフでは、縦軸の金型キャビティ番号が１６個、横軸の１サイクルの数が１００サイクルの場合を示している。
【００２７】
キャップの製造における１サイクルは、金型キャビティ番号の１から１６まで連続して成形され、且つ、規則的に繰り返されるため、機械が停止しない限り、約５３個／分の速度で、キャップが連続的に生産され、且つ、検査される。キャップの製造が開始されると、第１のサイクルでは、金型キャビティ番号が１から１６までのキャップが順番に検査され、次の列の第２のサイクルでは、同様に、金型キャビティ番号が１から１６までのキャップが順番に検査される。キャップの製造が継続するにつれて、３列目、４列目とサイクルの実施数が増加していく。
【００２８】
ここで、図４Ａに示すように、第６３のサイクルから第６６のサイクルまでのサイクルでは、金型キャビティ番号が１１のキャップに、サイクル毎に４回連続して、異物（不良品）が発生していることが分かる。又、第６４のサイクルでは、金型キャビティ番号が４と１１のキャップに、同時に異物が発生していることが分かる。このように、異物は、ある時刻で集中したり、稀に発生したりすることが分かる。
【００２９】
現象データＤの種類に特に限定は無いが、上述のような生産ラインでは、例えば、現象データＤとしてこの検査時系列データを採用し、現象データＤの問題として異物を採用する。
【００３０】
又、現象データＤの問題の特徴に特に限定は無いが、例えば、異物の発生に関係する現象データＤの統計量を挙げることが出来る。具体的には、検査時系列データのうち、二つの異物間の検査時刻の時間間隔を示す異物発生時間間隔、異物発生時間間隔が所定の閾時間以下で連続して発生した異物数、異物発生時間間隔と異物数とで定義される異物が密集している密のグループの異物間の時間間隔の平均時間、平均時間の標準偏差、密のグループを構成する異物が発生するまでの良品の平均数、良品の平均数の標準偏差、１分当たりに発生する良品数、１回、１６回又は３２回のいずれかの異物の間隔毎に発生した異物数と発生した全ての異物数の比、生産再開後から異物が発生するまでの時間などである。ここでは、熟練作業者や一般作業者が感覚的に判断することが可能な異物発生時間間隔を採用する。
【００３１】
又、現象データＤの問題の原因に特に限定は無いが、例えば、統計量から推定される異物発生原因を挙げることが出来る。具体的には、異物発生原因は、密のグループに関係する異物発生原因と、密のグループ以外の異物が密集していない疎のグループに関係する異物発生原因とに分類することが出来る。疎のグループに関係する異物発生原因は、例えば、第ゼロの発生原因Ｃ０を挙げることが出来る。第ゼロの発生原因Ｃ０は、原因自体が不明であり、対策を取らなくても、自然に消滅する発生原因である。
【００３２】
一方、密のグループに関係する異物発生原因は、例えば、第一の発生原因Ｃ１から第三の発生原因Ｃ３までの３種類の異物発生原因を挙げることが出来る。第一の発生原因Ｃ１は、長時間にわたる成形機停止によりシリンダー内の樹脂焼けによる異物を発生原因とし、シリンダーを洗浄することにより対策を行う。第二の発生原因Ｃ２は、異物の発生原因は金型から発生する潤滑剤の飛散や摺動による金属粉の異物を発生原因とし、異物発生時間間隔に周期性があるため、金型清掃やメンテナンスにより対策を行う。第三の発生原因Ｃ３は、樹脂原料内の異物やほこりを発生原因とし、原料タンクの清掃や原料の交換により対策を行う。密のグループに関係する異物発生原因は、第一の発生原因Ｃ１から第三の発生原因Ｃ３までのいずれかに該当する。
【００３３】
さて、熟練作業者と推定機械Ｍと一般作業者とに利用する検査時系列データは、熟練作業者が感知的に判断し易く、且つ、推定機械Ｍが論理的に推定し易くするために、異物発生時間間隔と異物数とで定義される異物の密のグループを示すデータを採用した。
【００３４】
具体的には、推定機械Ｍにより異物発生原因を出力することが可能な７種類の密のグループのデータを選択した。尚、選択された密のグループのデータには、良品の検査時刻と、不良品の検査時刻と撮影画像とで構成される。
【００３５】
７種類の密のグループのデータは、シリアルナンバー、発生時期、グループの時間の長さ（分）、異物数（個）、機械停止時間が異なるデータである。シリアルナンバーは、検査時系列データを取得した日付を意味し、発生時期は、密のグループの異物が発生した時期を意味し、グループの時間の長さは、一つのグループ内の最初の異物が発生した検査時刻と、最後の異物が発生した検査時刻との間の時間間隔を意味し、異物数は、密のグループの連続して発生した異物の発生数を意味し、機械停止時間は、生産ラインの成形機停止因子を意味する。
【００３６】
ここで、７種類の密のグループのデータをまとめた基準回答テーブル４００には、図４Ｂに示すように、密のグループを識別するためのグループナンバー４０１（以下、Ｇｒとする）、シリアルナンバー４０２、発生時期４０３、グループの時間の長さ４０４（分）、異物数４０５（個）、機械停止時間４０６が関連付いて記憶されている。
【００３７】
Ｇｒ７について、具体的に説明すると、シリアルナンバー４０２は「２０１７／４／２１」であり、発生時期４０３は「１４：１７−１５：０１」であり、グループの時間の長さ４０４（分）は「４４」であり、異物数４０５（個）は「２０」であり、機械停止時間４０６は「４／２１  １２：４７−１４：１２」である。
【００３８】
７種類の密のグループのデータは、例えば、グループの時間の長さ４０４が長く、且つ、異物数４０５が多いＧｒ１と、グループの時間の長さ４０４が長いＧｒ１と、中間程度のＧｒ６、Ｇｒ７、短いＧｒ２、Ｇｒ３、Ｇｒ４、Ｇｒ５と、グループの発生した時刻が隣接しているＧｒ５、Ｇｒ６とに分類することが出来る。
【００３９】
さて、このような密のグループのデータを用いて、下記の手順に従って、一般作業者の能力を評価した。先ず、端末装置１０の第一の回答制御部２０１は、密のグループのデータＤを熟練作業者に確認させて、当該熟練作業者から、密のグループのデータＤの異物に関係する異物発生時間間隔の回答を基準特徴回答として受け付ける（図２：Ｓ１０１）。
【００４０】
ここで、第一の回答制御部２０１の受付方法に特に限定は無い。例えば、本発明の実施形態では、密のグループのデータＤから、異物に関係する異物発生時間間隔を特徴として感知的（知覚的）に判断する必要があるため、異物発生時間間隔が短いか（密か）どうかを回答するための調査票を作成した。
【００４１】
調査票には、図５Ａに示すように、第一の質問Ｑ１として、「異物発生時間間隔が密であると思うか？次の５つのうちで最も当てはまるものを選んで下さい。」と、第一の質問Ｑ１に対する第一の回答Ａ１として、「１．全くそう思わない  ２．あまりそう思わない  ３．どちらとも思わない  ４．ややそう思う  ５．そう思う」とが記載されている。
【００４２】
第一の回答Ａ１として、異物発生時間間隔が密であるかどうかを段階的に示した回答を用意することで、回答者（熟練作業者又は一般作業者）の感知的な判断を引き出すことが出来る。
【００４３】
又、第二の質問Ｑ２として、「それぞれのグループに異物発生原因を特定するとすれば、次の４つの異物発生原因（Ｃ０−Ｃ３）のどれを選択しますか？最も当てはまる記号を記入してください。」と、第二の質問Ｑ２に対する第二の回答Ａ２として、「Ｃ０  Ｃ１  Ｃ２  Ｃ３」とが記載されている。
【００４４】
第二の回答Ａ２として、異物発生原因を具体的に回答させることで、回答者（一般作業者）の論理的な判断を引き出すことが出来る。尚、本発明の実施形態では、熟練作業者の第二の回答Ａ２は使用せず、論理的な判断が可能な推定機械Ｍが推定する異物発生原因を使用する（後述する）。
【００４５】
さて、次に、熟練作業者として、例えば、密のグループのデータＤ（検査時系列データ）を長年確認した経験を有し、密のグループのデータＤから、異物発生時間間隔を感知的に判断することが出来る人を採用する。本発明の実施形態では、生産ラインの射出成形機の現場作業の経験が長く、且つ、異物発生原因の判断に信頼を有する人を熟練作業者として選定した。
【００４６】
そして、第一の回答制御部２０１は、密のグループのデータＤと調査票を熟練作業者に表示して、密のグループのグループナンバー毎に、熟練作業者に、調査票の第一の質問Ｑ１に対する第一の回答Ａ１と、第二の質問Ｑ２に対する第二の回答Ａ２とを選択してもらった。
【００４７】
ここで、熟練作業者に密のグループのデータＤを表示する際に、良品の検査時刻と、不良品の検査時刻と撮影画像とを時系列に示すことで、熟練作業者に良品の頻度と不良品の頻度とを感覚的に把握させることが可能となり、撮影画像の異物発生原因を具体的に想起させ易くなり、好ましい。
【００４８】
さて、第一の回答Ａ１と第二の回答Ａ２の回答方式に特に限定は無い。例えば、第一の回答制御部２０１が、第一の回答Ａ１と第二の回答Ａ２の選択肢を選択可能にタッチパネルに表示して、熟練作業者からの選択により、第一の回答Ａ１と第二の回答Ａ２を受け受けても良い。又、管理者が、紙媒体で作成した調査票を熟練作業者に配布し、熟練作業者に調査票の第一の回答Ａ１と第二の回答Ａ２を書き込んでもらい、後から、管理者が、熟練作業者の回答結果を端末装置１０に入力して、第一の回答制御部２０１が、熟練作業者からの第一の回答Ａ１と第二の回答Ａ２を受け受けても良い。
【００４９】
そして、第一の回答制御部２０１が、熟練作業者から、密のグループのグループナンバー毎の第一の回答Ａ１と第二の回答Ａ２を受け付けると、図５Ｂに示すように、基準回答テーブル４００に、熟練作業者が回答した第一の回答Ａ１（５０１）と第二の回答Ａ２（５０２）を追加して関連付ける。これにより、密のグループのグループナンバー毎の第一の回答Ａ１（５０１）が基準特徴回答となる。これは、感じる能力の基準となる。
【００５０】
さて、第一の回答制御部２０１の受付が完了すると、端末装置１０の第二の回答制御部２０２は、密のグループのデータＤを推定機械Ｍに入力して、当該推定機械Ｍから、密のグループのデータＤの異物発生原因の回答を基準原因回答として受け付ける（図２：Ｓ１０２）。
【００５１】
ここで、第二の回答制御部２０２の受付方法に特に限定は無い。例えば、推定機械Ｍとして、密のグループのデータＤを入力すると、密のグループの統計的な特徴量を算出して、密のグループの特徴量に対応する異物発生原因を出力する決定木（分類器）を採用した。
【００５２】
ここで、決定木とは、意思決定や物事の分類を多段階で繰り返し実行する場合、その多段階の分岐過程を階層化した樹形図のグラフ表現を意味する。決定木の長所は、分岐条件に使用される特徴量（説明変数）について、どの特徴量が目的属性に対してどのように影響しているかの解釈が容易である点である。
【００５３】
決定木は、既に、熟練作業者が異物発生原因をラベル付けした密のグループのデータＤを機械学習させており、密のグループのデータＤの特徴量を分岐条件とし、第一の発生原因Ｃ１から第三の発生原因Ｃ３までの異物発生原因を目的属性として組み込んである。そのため、所定の密のグループのデータＤを決定木に入力することで、決定木は、密のグループのデータＤに対応する異物発生原因を一義的に出力する。出力された異物発生原因は、密のグループのデータＤに基づくため、第一の異物発生原因Ｃ１から第三の異物発生原因Ｃ３のいずれかとなり、これを決定木の回答とする。これにより、論理的な回答を作成することが出来る。
【００５４】
さて、第二の回答制御部２０２が、密のグループのグループナンバー毎に密のグループのデータＤを決定木に入力し、決定木が、密のグループのデータＤに対応する異物発生原因を密のグループのグループナンバー毎に出力する。すると、第二の回答制御部２０２は、図５Ｂに示すように、基準回答テーブル４００に、決定木の回答５０３（Ｃ１−Ｃ３のいずれか）を追加して関連付ける。これにより、密のグループのグループナンバー毎の決定木の回答５０３が基準原因回答となる。これは、論理的な能力の基準となる。
【００５５】
尚、上述では、推定機械Ｍとして決定木を採用したが、推定機械Ｍに特に限定することは無い。推定機械Ｍが、例えば、機械学習による論理を基本とした機械の場合は、例えば、ランダムフォレスト、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、ニューラルネット等の機械（アルゴリズム）が挙げられる。これら機械を組み合わせたアルゴリズムでも構わない。又、推定機械Ｍは、論理的に現象データＤから現象データＤの問題の原因を推定する機械であれば、機械学習による論理を基本としなくても構わない。
【００５６】
さて、第二の回答制御部２０２の受付が完了すると、端末装置１０の第三の回答制御部２０３は、密のグループのデータＤを一般作業者に確認させて、当該一般作業者から、密のグループのデータＤの異物の異物発生時間間隔の回答を作業者特徴回答として受け付ける（図２：Ｓ１０３）。
【００５７】
ここで、第三の回答制御部２０３の受付方法に特に限定は無い。本発明の実施形態では、例えば、能力評価対象の一般作業者として、生産ラインの射出成形機の現場作業の経験が３年以上で、且つ、キャップの生産に関係する人を１８名選定した。
【００５８】
次に、第三の回答制御部２０３は、第一の回答制御部２０１の受付方法と同様に、密のグループのデータＤと調査票を、選定した一般作業者に表示して、一般作業者に、調査票の第一の質問Ｑ１に対する第一の回答Ａ１を選択してもらった。第一の質問Ｑ１に対する第一の回答Ａ１が、密のグループのデータＤの異物の異物発生時間間隔の回答に対応する。
【００５９】
そして、第三の回答制御部２０３は、一般作業者から、密のグループのグループナンバー毎に第一の回答Ａ１を受け付けると、図６Ａに示すように、一般回答テーブル６００に、一般作業者を識別するための作業者ナンバー６０１（例えば、１から１８まで）と、作業者ナンバー６０１の一般作業者が回答した第一の回答Ａ１（６０２）とを密のグループのグループナンバー６０３毎に関連付ける。これにより、密のグループのグループナンバー毎の第一の回答Ａ１（６０２）が作業者特徴回答となる。
【００６０】
さて、第三の回答制御部２０３の受付が完了すると、端末装置１０の第四の回答制御部２０４は、密のグループのデータＤを一般作業者に確認させて、当該一般作業者から、密のグループのデータＤの異物の異物発生原因の回答を作業者原因回答として受け付ける（図２：Ｓ１０４）。
【００６１】
ここで、第四の回答制御部２０４の受付方法に特に限定は無い。本発明の実施形態では、例えば、第四の回答制御部２０４は、第一の回答制御部２０１の受付方法と同様に、密のグループのデータＤと調査票を一般作業者に表示して、一般作業者に、調査票の第二の質問Ｑ２に対する第二の回答Ａ２（Ｃ０からＣ３のいずれか）を選択してもらった。第二の質問Ｑ２に対する第二の回答Ａ２が、一般作業者の回答となる。第二の質問Ｑ２に対する第二の回答Ａ２は、推定機械Ｍが回答する密のグループのデータＤの異物発生原因の回答に対応するが、一般作業者が判断して回答するため、第ゼロの発生原因Ｃ０を含む異物発生原因となる。
【００６２】
そして、第四の回答制御部２０４は、一般作業者から、密のグループのグループナンバー毎に第二の回答Ａ２を受け付けると、図６Ｂに示すように、一般回答テーブル６００に、作業者ナンバー６０４（１から１８まで）と、作業者ナンバー６０４の一般作業者が回答した第二の回答Ａ２（６０５）とを密のグループのグループナンバー６０３毎に関連付ける。これにより、密のグループのグループナンバー毎の第二の回答Ａ２（６０５）が作業者原因回答となる。
【００６３】
さて、第四の回答制御部２０４の受付が完了すると、端末装置１０の評価制御部２０５は、基準特徴回答と作業者特徴回答との特徴差分と、基準原因回答と作業者原因回答との原因差分とに基づいて、一般作業者の能力を評価する（図２：Ｓ１０５）。
【００６４】
ここで、評価制御部２０５の評価方法に特に限定は無い。例えば、評価制御部２０５は、所定の作業者ナンバーについて、所定の密のグループのグループナンバーに着目し、一般回答テーブル６００の第一の回答Ａ１（６０２）から、基準回答テーブル４００の第一の回答Ａ１（５０１）を減算した減算値を特徴差分として算出する。
【００６５】
具体的には、作業者ナンバー３の一般作業者は第一の回答Ａ１（６０２）として「４」を回答し、一方、熟練作業者は第一の回答Ａ１（５０１）として「２」を回答していた場合、４−２＝２が特徴差分となる。又、作業者ナンバー４の一般作業者は第一の回答Ａ１（６０２）として「１」を回答していた場合、１−２＝−１が特徴差分となる。つまり、一般作業者の第一の回答Ａ１（６０２）が熟練作業者（基準作業者）の第一の回答Ａ１（５０１）に近い程、特徴差分はゼロに近づく。この特徴差分を「基準作業者からの差」と呼ぶ。
【００６６】
次に、評価制御部２０５は、一般回答テーブル６００の第二の回答Ａ２（６０５）が第ゼロの発生原因Ｃ０の場合は、−１の点数を原因差分として付け、一般回答テーブル６００の第二の回答Ａ２（６０５）が基準回答テーブル４００の決定木の回答（５０３）と同じ場合は、１の点数を原因差分として付け、一般回答テーブル６００の第二の回答Ａ２（６０５）が、基準回答テーブル４００の決定木の回答（５０３）以外の異物発生原因であって、第一の発生原因Ｃ１から第三の発生原因Ｃ３までのいずれかの場合は、０の点数を原因差分として付ける。つまり、一般作業者の第二の回答Ａ２（６０５）が推定機械Ｍの回答に近い程、原因差分は大きくなる。この原因差分を「決定木による予測からの差」と呼ぶ。
【００６７】
さて、評価制御部２０５は、このような特徴差分と原因差分とを所定の一般作業者の全ての密のグループのグループナンバー６０３に対して算出し、算出した全ての特徴差分と全ての原因差分のそれぞれについて平均値を求める。特徴差分の平均値と原因差分の平均値を、所定の一般作業者の特徴差分と原因差分とする。尚、評価制御部２０５は、１８人の一般作業者のそれぞれについて、同様に処理して、特徴差分と原因差分とを算出する。
【００６８】
このように、一般作業者の感じる能力を、熟練作業者の知識に関係する特徴差分で表現し、一般作業者の論理的な能力を、推定機械Ｍの結果に関係する原因差分で表現することで、熟練作業者の知識と推定機械Ｍの結果を活用して、一般作業者の感じる能力と論理的な能力を評価することが可能となるのである。又、一般作業者の感知的な能力と論理的な能力とを分離して評価することで、両者の関係性を明確にすることが可能となり、例えば、回答した一般作業者が、感じる能力に偏りがある作業者なのか、論理的な能力に偏りがある作業者なのかを明確に評価することが出来る。
【００６９】
ここで、一般作業者の特徴差分と原因差分とを可視化するために、評価制御部２０５は、一方の軸（例えば、横軸）を「基準作業者からの差」の特徴差分とし、他方の軸（例えば、縦軸）を「決定木による予測からの差」の原因差分としたグラフ上に、一般作業者の特徴差分と原因差分とに対応する点をプロットした能力評価グラフを能力評価結果Ｒとして作成すると好ましい。
【００７０】
能力評価グラフＲには、図７に示すように、横軸の特徴差分と縦軸の原因差分とに対して、一般作業者の特徴差分と原因差分とに対応する点と、当該点の近傍に一般作業者の作業者ナンバーとが表示される。尚、作業者ナンバー０の近傍の点は、熟練作業者の特徴差分と原因差分とに対応する。
【００７１】
ここで、能力評価グラフＲの横軸の特徴差分がゼロの場合、異物発生時間間隔に対する一般作業者の感覚は、熟練作業者の感覚と同等である。一方、特徴差分の数値がプラスに大きくなる程、一般作業者が、密のグループのデータＤに対して異物が密であると考える思考が増加し、特徴差分の数値がマイナスに大きくなる程、一般作業者が、密のグループのデータＤに対して異物が密でないと考える思考が増加する。
【００７２】
又、能力評価グラフＲの縦軸の原因差分は、推定機械Ｍの思考との合致度を示し、原因差分の数値がプラスに大きくなる程、異物発生原因に対する一般作業者の思考は、推定機械Ｍの思考に近づく。
【００７３】
ここで、能力評価グラフＲの横軸の特徴差分の度合いと縦軸の原因差分との度合いにより、能力評価グラフＲの領域を、一般作業者の能力の特徴を示す５つのゾーンに分類することが出来る。
【００７４】
先ず、特徴差分がゼロで、原因差分がゼロの原点を中心とし、作業者ナンバー０の熟練作業者の特徴差分の所定値（ここでは、０．１）を半径とした円の領域を第ゼロのゾーン（Ｚｏｎｅ０）と定義する。この第ゼロのゾーン内の一般作業者は、中級レベルの作業者を示し、異物発生原因に関係する異物発生時間間隔を感知的に判断する能力が十分にある人であり、言い換えると、この一般作業者は、熟練作業者の感覚・能力と同等の感覚・能力を有する。
【００７５】
又、特徴差分がプラスの所定値よりもプラスに大きく、且つ、原因差分がプラスの所定値よりもプラスに大きい領域を第一のゾーン（Ｚｏｎｅ１）と定義する。この第一のゾーン内の一般作業者は、上級レベルの作業者を示し、異物発生原因を論理的に判断する能力が非常に高い人であり、回答した異物発生原因が推定機械Ｍの原因と全て一致した一般作業者である。この一般作業者は、推定機械Ｍの論理的な思考と同等の思考を有する。図７では、作業者ナンバー１２の一般作業者が第一のゾーン内の一般作業者に該当する。
【００７６】
又、特徴差分がマイナスの所定値よりもマイナスに大きく、且つ、原因差分がプラスの所定値よりもプラスに大きい領域を第二のゾーン（Ｚｏｎｅ２）と定義する。この第二のゾーン内の一般作業者は、直感能力作業者を示し、異物発生原因に関係する異物発生時間間隔を感知的に判断する能力は低いものの、異物発生原因を論理的に判断する能力は高い人である。図７では、作業者ナンバー１の一般作業者が第二のゾーン内の一般作業者に該当し、この一般作業者は、感じる能力が低いため、異物発生原因について論理的な説明をしようと試みても、辻妻が合わない。例えば、この一般作業者に異物発生原因の論理的な理由を聞くための聞き取り調査を実施したが、感じる能力と論理的な能力とに差が生じ、辻妻が合わないため、この一般作業者から言語化された明確な理由を得ることが出来なかった。
【００７７】
又、特徴差分がマイナスの所定値よりもマイナスに大きく、且つ、原因差分がマイナスの所定値よりもマイナスに大きい領域を第三のゾーン（Ｚｏｎｅ３）と定義する。この第三のゾーン内の一般作業者は、教育訓練作業者を示し、異物の発生原因に関係する異物発生時間間隔を感知的に判断する能力も、異物発生原因を論理的に判断する能力も、ともに低い人である。この一般作業者には、異物発生時間間隔と異物発生原因に関する教育訓練が必要な人となる。
【００７８】
又、特徴差分がプラスの所定値よりもプラスに大きく、且つ、原因差分がマイナスの所定値よりもマイナスに大きい領域を第四のゾーン（Ｚｏｎｅ４）と定義する。この第四のゾーン内の一般作業者は、質問の理解力不足作業者を示し、異物の発生原因に関係する異物発生時間間隔を感知的に判断する能力が高いものの、異物発生原因を論理的に判断する能力は低い人である。言い換えると、この一般作業者は、密のグループのデータに関係ない第ゼロの発生原因Ｃ０は密のグループのデータに関係するという知識が前提となっているため、人の話を聞いておらず、調査票の第一の質問Ｑ１と第二の質問Ｑ２の意味を理解することが出来ない人となる。
【００７９】
このように、能力評価グラフＲの領域を５つのゾーンに分類することで、どのゾーン内の一般作業者には、どのような能力があり、どのような能力がないのか可視化することが可能となる。
【００８０】
又、能力評価グラフの領域を５つのゾーンに分類することで、所定のゾーン内の一般作業者には、何の能力が不足するのか明確になるため、一般作業者の教育訓練の指針を立てやすくなる。
【００８１】
例えば、第三のゾーン内の一般作業者は、感じる能力も論理的な能力も不足するため、先ず、感じる能力を養うための教育訓練を実施して、第ゼロのゾーンの中級レベルの一般作業者を目指し、次に、論理的な能力を養うための教育訓練を実施して、第一のゾーンの上級レベルの一般作業者を目指す。これにより、一般作業者の能力に合わせて適切な教育訓練を実施して、一般作業者の能力を効率的に向上させることが可能となる。
【００８２】
尚、上述では、能力評価グラフの領域を５つのゾーンに分類したが、分類するゾーンの数に特に限定は無い。例えば、第ゼロのゾーンを無くし、特徴差分がゼロで、原因差分がゼロの原点を中心として、特徴差分が正の値で、原因差分が正の値の領域を第一のゾーンとし、特徴差分が負の値で、原因差分が正の値の領域を第二のゾーンとし、特徴差分が負の値で、原因差分が負の値の領域を第三のゾーンとし、特徴差分が正の値で、原因差分が負の値の領域を第四のゾーンとする４つのゾーンに分類しても良いし、他の形態であっても構わない。
【００８３】
又、本発明の実施形態では、能力評価システム１が、一般作業者の能力評価を、作業現場で生じる検査時系列データ（密のグループのデータ）をオンラインで利用することで、オンラインでの一般作業者の感じる能力と論理的な能力の評価が可能となる。更に、能力評価システム１は、オンライン又はオフラインにおいて、回答した一般作業者に対して、正しいと考える基準特徴回答と基準原因回答とを示すことで、一般作業者に感知的な判断の誤りや論理的な判断の誤りを表示し、システム１自体が、一般作業者にＯＪＴを行うことが可能となり、作業現場における一般作業者の教育訓練及び能力向上を期待することが出来る。
【００８４】
尚、上述では、現象データＤの問題として異物を採用したが、他の問題であっても構わない。例えば、他の問題として、キャップの色斑を挙げることが出来る。キャップを成形加工する際に、色の付いたペレットをベースの樹脂に添加することで、キャップに色を付けているが、色斑は、樹脂に対するペレットの分散性が悪かったり、樹脂のスクリューの混合が悪かったり、色素を分散させるための分散剤の量が少なかったり等の発生原因によって、キャップの表面の色が濃くなったり、薄くなったり、不均一な模様が生じたりする。このような色斑についても、本発明に係る能力評価システムを採用することが出来る。この場合、例えば、キャップは、カメラによって撮影され、色斑が生じているかどうかが検査され、キャップの一部に色斑がない場合は、良品となり、検査時刻が取得され、キャップの一部に色斑がある場合は、不良品となり、検査時刻と撮影画像とが取得される。そして、現象データＤは、上述と同様に、良品の検査時刻と、不良品の検査時刻と撮影画像とを関連付けた検査時系列データとなる。又、問題の特徴は、上述と同様に、色斑の発生に関係する検査時系列データの統計量であり、例えば、検査時系列データのうち、二つの色斑間の検査時刻の時間間隔を示す色斑発生時間間隔が挙げられる。更に、問題の原因は、色斑発生原因となり、例えば、上述のように、ペレットの分散性、スクリューの混ぜ方、分散剤の量等を挙げることが出来る。このように、本発明は、例えば、生産ラインにおける様々な自然現象の問題に対して適用することが出来る。
【産業上の利用可能性】
【００８５】
以上のように、本発明に係る能力評価システム及び能力評価方法は、生産ラインの製品時系列データの異物を取り扱う現場の一般作業者に限らず、あらゆる現象データの問題に関係する特徴を感知的に判断し、問題の原因を論理的に判断する作業者の能力評価に有用であり、熟練作業者の知識と推定機械の結果を活用することで、作業者の感じる能力と論理的な能力を評価し、両者の関係性を明確にすることが可能な能力評価システム及び能力評価方法として有効である。
【符号の説明】
【００８６】
１    能力評価システム
１０  端末装置
２０１  第一の回答制御部
２０２  第二の回答制御部
２０３  第三の回答制御部
２０４  第四の回答制御部
２０５  評価制御部
【要約】      （修正有）【課題】作業者の思考まで踏み込んだ能力評価方法を提供する。【解決手段】第一の回答制御部２０１は現象データを熟練作業者に確認させ、熟練作業者から前記現象データの問題に関係する特徴の回答を基準特徴回答として受け付け、第二の回答制御部２０２は現象データを推定機械に入力して推定機械から前記現象データの問題に関係する原因の出力を基準原因回答として受け付け、第三の回答制御部２０３は前記現象データを一般作業者に確認させて当該一般作業者から前記現象データの特徴の回答を作業者特徴回答として受け付け、第四の回答制御部２０４は前記現象データを前記一般作業者に確認させて当該一般作業者から前記現象データの原因の回答を作業者原因回答として受け付ける。評価制御部２０５は前記基準特徴回答と前記作業者特徴回答との特徴差分と前記基準原因回答と前記作業者原因回答との原因差分とに基づいて前記一般作業者の能力を評価する。【選択図】図１【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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