(57)【要約】【課題】  実際の環境において作業者がどのような状態で作業を行ったか、どのような状態でファイルを作ったかを把握し、作業開始から終了まで作業全体の品質を指標として提示する。【解決手段】  計算機を操作している作業者の行動状態を示す行動指標を算出し、特定された作業者の作業に対して、行動指標を作業の品質を表す作業品質情報として関連づける。【選択図】  図1
2009211574.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサノードがセンサにより取得したセンサデータ及び作業者が操作する計算機への作業情報を受信する外部通信部と、
上記センサデータから上記作業者の行動状態を示す行動指標を算出する作業品質評価部と、
上記作業情報から上記作業者の作業を特定する作業特定部と、
上記特定された作業に対して、上記行動指標を上記作業の品質を表す作業品質情報として関連づける作業品質計算部と、
を有することを特徴とするサーバ。
【請求項２】
請求項１に記載のサーバにおいて、
上記作業品質計算部は、上記特定された作業の時間間隔を抽出し、上記時間間隔の行動指標の時間平均を計算することにより上記作業品質情報を算出し、上記特定された作業と上記作業品質情報を対応づける作業品質リストを作成することを特徴とするサーバ。
【請求項３】
請求項２に記載のサーバにおいて、
上記サーバに接続される表示部に上記作業品質リストを出力する作業品質可視化部を有することを特徴とするサーバ。
【請求項４】
請求項１に記載のサーバにおいて、
上記行動状態は、上記作業者の集中度、活性度、対面頻度、積極度、発話度、結合度、媒介度の少なくとも何れかであることを特徴とするサーバ。
【請求項５】
請求項２に記載のサーバにおいて、
上記サーバは、上記作業者の識別子、上記センサノードの識別子、及び上記計算機の識別子の対応関係を格納する識別子管理テーブルを有し、
上記作業品質計算部は、上記識別子管理テーブルを参照して上記作業品質リストを作成することを特徴とするサーバ。
【請求項６】
請求項１に記載のサーバにおいて、
上記外部通信部は、上記計算機から送信されるメールの送信回数を受信し、
上記作業品質評価部は、上記センサデータ及び上記メールの送信回数に基づいて複数の上記作業者の対面頻度を算出し、上記対面頻度に基づいて上記複数の作業者のネットワークグラフを作成することを特徴とするサーバ。
【請求項７】
請求項１に記載のサーバにおいて、
上記作業者の主観評価を示す情報を取得し、
上記取得した作業者の主観評価を示す情報を上記行動指標に対応づけて格納することを特徴とするサーバ。
【請求項８】
請求項７に記載のサーバにおいて、
上記作業者の主観評価を示す情報は、上記センサノードが所定のタイミングで出力するシグナルに基づいて、上記作業者により上記センサノードを介して入力され、
上記所定のタイミングにおける上記センサデータから得られる加速度の周波数と上記主観評価との関係、又は、上記行動指標と上記主観評価との相関関係を求めることを特徴とするサーバ。
【請求項９】
請求項８に記載のサーバにおいて、
上記シグナルは、特定の上記行動状態が検出された場合に上記サーバから上記センサノードに送信されるコマンドに基づいて出力されることを特徴とするサーバ。
【請求項１０】
センサと、上記センサが取得したセンサデータを送信する無線送受信部と、を有するセンサノードと、
ネットワークを介してサーバに接続され、受信する上記センサデータを上記サーバに送信する基地局と、
上記センサデータ及び作業者が操作する計算機から作業情報を受信する外部通信部と、上記センサデータから上記作業者の行動状態を示す行動指標を算出する作業品質評価部と、上記作業情報から上記作業者の作業を特定する作業特定部と、上記特定された作業に対して上記行動指標を上記作業の品質を表す作業品質情報として関連づける作業品質計算部と、を有するサーバと、
を備えることを特徴とするセンサネットワークシステム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のセンサネットワークシステムにおいて、
上記作業品質計算部は、上記特定された作業の時間間隔を抽出し、上記時間間隔の行動指標の時間平均を計算することにより上記作業品質情報を算出し、上記特定された作業と上記作業品質情報を対応づける作業品質リストを作成することを特徴とするセンサネットワークシステム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のセンサネットワークシステムにおいて、
上記サーバは、接続される表示部に上記作業品質リストを出力する作業品質可視化部をさらに有することを特徴とするセンサネットワークシステム。
【請求項１３】
請求項１０に記載のセンサネットワークシステムにおいて、
上記行動状態は、上記作業者の集中度、活性度、対面頻度、積極度、発話度、結合度、媒介度の少なくとも何れかであることを特徴とするセンサネットワークシステム。
【請求項１４】
請求項１１に記載のセンサネットワークシステムにおいて、
上記サーバは、上記作業者の識別子、上記センサノードの識別子、及び上記計算機の識別子の対応関係を格納する識別子管理テーブルをさらに有し、
上記作業品質計算部は、上記識別子管理テーブルを参照して上記作業品質リストを作成することを特徴とするセンサネットワークシステム。
【請求項１５】
請求項１０に記載のセンサネットワークシステムにおいて、
上記外部通信部は、上記計算機から送信されるメールの送信回数を受信し、
上記作業品質評価部は、上記センサデータ及び上記メールの送信回数に基づいて複数の上記作業者の対面頻度を算出し、上記対面頻度に基づいて上記複数の作業者のネットワークグラフを作成することを特徴とするセンサネットワークシステム。
【請求項１６】
請求項１０に記載のセンサネットワークシステムにおいて、
上記基地局と無線接続している中継機をさらに有し、
上記センサノードは、上記基地局又は上記中継機と無線接続され、
上記中継機は、上記センサノードが送信するコマンド送信要求を受信すると、当該中継機の最新時刻に基づく時刻設定コマンドを、上記コマンド送信要求を送信したセンサノードに送信し、
上記センサノードは、上記時刻設定コマンドを受信すると、上記中継機の最新時刻に基づいて時刻設定を行うことを特徴とするセンサネットワークシステム。
【請求項１７】
請求項１６に記載のセンサネットワークシステムにおいて、
上記計算機は、上記センサノードの時刻設定にあわせて、現在時刻を管理する基準局と通信を行うことにより時刻設定を行うことを特徴とするセンサネットワークシステム。
【請求項１８】
請求項１０に記載のセンサネットワークシステムにおいて、
上記サーバは、上記作業者の主観評価を示す情報を取得し、上記取得した作業者の主観評価を示す情報を上記行動指標に対応づけて格納することを特徴とするセンサネットワークシステム。
【請求項１９】
請求項１８に記載のセンサネットワークシステムにおいて、
上記センサノードは、所定のタイミングでシグナル出力し、
上記作業者の主観評価を示す情報は、上記シグナルに基づいて上記作業者により上記センサノードを介して入力され、
上記サーバは、上記所定のタイミングにおける上記センサデータから算出される加速度の周波数と上記主観評価との関係、又は、上記行動指標と上記主観評価との相関関係を求めることを特徴とするセンサネットワークシステム。
【請求項２０】
請求項１９に記載のセンサネットワークシステムにおいて、
上記サーバは、特定の上記行動状態が検出された場合に、上記センサノードにコマンドを送信し、
上記センサノードは、上記コマンドに基づいて上記シグナルを出力することを特徴とするセンサネットワークシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、作業者の状態や、作業、作業者が作成した電子ファイルの品質を測定する技術に関し、特に省電力化のために一定時間間隔で起動状態と停止状態を繰り返す間欠動作を行うセンサ搭載デバイスを用いて品質を測定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＰＣから、ウィンドウ名や、アプリケーション名、キーボードのタイプ数やタイミング、マウスの移動量、ファイル名のログが取れるようになった。
【０００３】
また、特許文献１には、物理的な作業の情報と情報処理装置の操作の情報を取って、解析を行う技術が開示されている。本技術では、物理的な作業情報として脳波や視線を取得し、情報処理装置の情報としてはホームページのページ遷移の情報などをイベント列として取得する。このイベント列から、繰り返し同じ作業を行っていないか、また、ある画面で作業が止まっていないかなどを見ることによって、作業者にとって該ホームページの構成や見せ方に不便なところはないか、などのユーザビリティテストを行う。
【０００４】
一方で、近年、センサに無線通信機能を有する小型の電子回路を付加して、現実世界の様々な情報をリアルタイムに情報処理装置に取り込むネットワークシステム（以下、センサネットワークシステムという）が検討されている。センサネットワークシステムには幅広い応用が考えられており、例えば、無線回路、プロセッサ、センサ、電池を集積した指輪型の小型電子回路により、脈拍等を常時モニタし、モニタ結果は無線通信により診断装置に送信され、モニタ結果に基づいて健康状態を判定するといったような医療応用も考えられている。
【０００５】
近年、センサ機能を搭載した小型無線センサノード(以下、センサノード)、中継機、基地局、及びセンサネット管理サーバ(以下、管理サーバ)から構成されるセンサネットワークシステムの開発が進められている。センサノードは、人又は場所の状態等（センサデータ）を観測し、観測したセンサデータを中継機によりマルチホップに中継し、基地局を経由して管理サーバに送信する。管理サーバは、受信したセンサデータに基づいて、各種処理を実行する。
【０００６】
センサネットワークシステムにおけるキーデバイスは、小型、低電力を特徴とするセンサノードである。小型であるが故に環境や人を含むあらゆるモノへ付けることが可能となり、低電力であるが故に外部給電することなく電池で数年間稼動させることができる。人が装着する取り組みも着実に進みつつあり、腕輪型にして脈拍や温度を常時測定する製品や、名札型にして赤外線により人と人の対面コミュニケーション量や発話量をはかる研究などが進められている。
【０００７】
センサノードにおける特徴的な動作として、間欠動作がある。これは、センシングやデータ送信のようなタスクを実行する時のみ必要なハードウェアを駆動し、実行すべきタスクがない時はマイコン、高周波回路（RF）等を低電力モードで休眠させるという動作である。間欠動作を行うことにより、センサノードは、限られたバッテリの下で長時間動作が可能となる。
【０００８】
マイコンが所定の休眠時間を満了すると、タイマ部が割り込みを発生させることにより、マイコンは通常動作モードへ復帰する。そして所定の手順に従い、センシングを実行し、センシングしたデータを送信し、自分宛のデータがある場合にはポーリング（Polling）により受信し、該データの処理を行う。その時点で実行すべき全てのタスクが終了すれば、再び所定時間の休眠に入る。休眠期間の合間のタスク処理期間の長さは数10ミリ秒から長くても1秒程度なので、センサノードはほとんどその時間は休眠状態にあることになる。
【０００９】
なお、間欠動作の基本的な特徴は「タスクを実行する必要がない時は休眠する」ことであるので、タスクのスケジューリングの方法によって間欠動作の実施方法には多様な変化が考えられる。例えばセンサノードが複数のセンサを搭載する場合には、センサ毎に別々のセンシング周期を持たせてもかまわない。また、センシング、データ送信、データ受信の各々は、本来的には独立のタスクであるので、各々のタスク毎に独立の動作周期を持たせても構わない。
【００１０】
このように間欠動作を行うセンサノードにおける管理サーバからの指示(コマンド)の受信方法として、定期的に自分宛のコマンドがあるかどうかを送信元へ問い合わせる、Polling方式がある。この場合、センサノード自身がPollingしない限りコマンドが送信されることは無いため、センサノードは自身の間欠動作周期に従い動作することが可能である。センサネットワークで用いられる無線通信方式であるZigBeeの場合、Pollingの際の問い合わせパケットの送信と、それに対する応答を受信するまでの時間は合わせて10ミリ秒程度であるので、たとえデータが無い状況でPollingを実施したとしても、それに伴う電力消費の増大はごくわずかである。
【００１１】
【特許文献１】特開２００７-９４４５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
ＰＣから、ウィンドウ名、アプリケーション名、キーボードのタイプ数やタイミング、マウスの移動量、ファイル名のログをとる技術が測定対象としているのは、人が操作しているコンピュータ内での作業である。そのため、実際の環境において、作業者がどのような状態で作業を行ったか、どのような状態でファイルを作ったかはわからない。例えば、あるファイルをどの程度集中して作ったのか、あるファイルを作るにあたりどのぐらい他の人と対面コミュニケーションを行ったか、その中で作業者がどの程度積極的に発言したか、チームのメンバとの結束度はどの程度か、組織におけるコミュニケーションの役割はどうか、などを知ることはできない。あるファイルは、作業者がチームメンバと結束して密に議論した後に集中して作ったかもしれない。また、他のファイルは、ＰＣ作業に同等の時間をかけているとしても、チームメンバとはあまり話もせず、他の人と雑談などをしながら簡単に作ったかもしれないが、そのような作業の品質を判断することはできない。
【００１３】
特許文献１は、特定のイベント列から同一の操作が繰り返されている箇所、ある作業状態が一定時間以上継続されている箇所などを操作上の問題として捉え、抽出する技術である。作業者自身の状態については、作業者が休息しているか、集中力や緊張が低下しているかをイベントとして判断するにすぎず、問題箇所の特定には有効であるが、上述したような作業開始から終了まで作業全体の品質を指標として提示することはできない。
【００１４】
そこで、本発明が解決しようとする課題は、実際の環境において作業者がどのような状態で作業を行ったか、どのような状態でファイルを作ったかを把握し、作業開始から終了まで作業全体の品質を指標として提示することである。
【００１５】
計算機（ＰＣ）から取得する作業者の作業情報とセンサネットワークシステムから取得する情報を用いて上記課題を解決しようとする場合、具体的には以下の課題が生ずる。第１に、各作業者と、作業者が装着するセンサデバイス、対応するＰＣを識別する機構を設ける必要がある。同じ人が複数のＰＣを使ったり、逆に複数の人が同じＰＣを使ったりすることもありうるため、それらを正しく認識する必要がある。
【００１６】
第２に、ＰＣのデータとセンサのデータを対応させるためには、何らかの方法で双方で同じ時刻に取られたデータを識別する必要がある。電池容量の限られたセンサデバイスでは、間欠動作が必須である。このような間欠動作を行う場合、時刻を同期させるためには、間欠動作を意識して基地局と中継局とセンサノードの時刻を合わせる方法が必要になるのに加え、ＰＣデバイスの時刻を同期させる必要がある。
【００１７】
第３に、センサを介して得られた物理量を、品質を表す意味のある量に変換する必要がある。センサの生の物理情報を直接関連付けただけでは、人が見ても、その作業中にどのような状態であったのかなどデータの意味がわからず、品質を知るすべもない。
【００１８】
第４に、連続的である人間の行動と、断片的な情報であるセンサデータという、性質の異なるものを対応付ける必要がある。センサの情報は、データを取得したある時刻における断片的で不連続なものである。それに対し、ＰＣ上での作業は、ある時間帯における連続的な作業である。何かしらの方法により、連続と不連続で性質の異なるものを結びつけることが必要になる。
【００１９】
また、実際の作業では、ある特定の時刻一瞬だけを見ると対象とするファイルやアプリケーションが特定できても、その時刻の前後を見れば複数のファイルを同時に扱ったり、複数のアプリケーションを同時にアクセスしていることも頻繁にある。単純にある時間からある時間まではある作業をやっていた、というようにはっきり1つの作業に特定することは実用的でない。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、下記のとおりである。本発明は、計算機を操作している作業者の行動状態を示す行動指標を算出し、特定された作業に対して、行動指標を作業の品質を表す作業品質情報として関連づけるというものである。
【発明の効果】
【００２１】
本発明により、ＰＣ上での作業や、作業の結果作られたファイルごとに、その作業の品質を記録することが可能になる。その情報を使うことにより、作業者間での業績の比較や、業務の対価の算出、組織の業務改善など、きめ細やかな作業管理が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら詳細に説明する。なお、同一符号を付した構成要素は、同一または類似の構成を示すものである。
【００２３】
図１に、本システムの基本構成を示す。作業者ＷＫＲ１は、腕輪や名札に実装されたセンサノードＳＮ０を保持する。センサノードＳＮ０は、プロセッサ回路ＣＰＵ０、無線回路ＲＦ０、音・加速度・温度・赤外線などのセンサＳＮＳ０、センシングプログラムＭＳ２を格納するメモリＭＥＭ０、ボタンＩＮ０，ＬＣＤ・ＬＥＤ・ブザーなどの出力装置ＯＵＴ０で構成される。赤外線センサにより、腕輪型の場合には脈拍、名札型の場合には正対する赤外線デバイスとの対面が検出できる。つまり作業者ＷＫＲ１と別な作業者ＷＫＲ２が二人とも名札型のセンサノードＳＮ０を装着して対面した場合、赤外線通信ＣＶ１より、互いの対面コミュニケーションを検出できる。センサノードＳＮ０でセンシングした情報は無線通信ＷＣ１により、もしくは、中継機ＲＴ１を介した無線通信ＷＣ２およびＷＣ３により、基地局デバイスＢＳ１に送られる。基地局ＢＳ１が受け取った情報は、有線ネットワークＬＡＮ１を介して、管理サーバＳＶ１のセンサデータベースＳＤ１に格納される。管理サーバＳＶ１にはその他に、後述のＰＣ操作・状態モニタリングプログラムＭＯＮ１およびＭＯＮ２で取得されたＰＣ操作の履歴のデータベースＰＣＤＢ１が格納される。
【００２４】
またＬＡＮ１には、作業者が利用するコンピュータＰＣ１、ＰＣ２が有線もしくは無線ＬＡＮにて接続される。ＰＣ１には、ドキュメントの作成ＷＲ１を行うためのキーボードＫＥ１・マウスＭＯ１の他、会話ＣＶ２を行うＩＰ電話ＰＨ１、作業者が目視Ｌ１によりバーコード・タグ付媒体ＤＯ１から読み込みＲＤ２を行うバーコード・ＩＣタグリーダＲＤ１が接続される。ＰＣ２にも同様の入出力装置が接続されていてもよい。ＰＣ１およびＰＣ２には、ＰＣ操作・状態モニタリングプログラムＭＯＮ１およびＭＯＮ２が格納される。
【００２５】
基地局ＢＳ１には、カメラＣＯ１、マイクＭＩ１が接続され、別な作業者ＷＫＲ２との会話ＣＶ１は、マイクＭＩ１によりセンシングＳＮＳ１される。
【００２６】
赤外線発信装置ＢＣ１およびＢＣ２は、赤外線ＢＩＲ１およびＢＩＲ２を一定間隔で発信する装置であり、会議室や実験室、喫茶室などの場所に設置する。その正面で名札型のセンサデバイスＳＮ０を装着した作業者ＷＫＲ１が作業をすると、センサノードＳＮ０により赤外線ＢＩＲ１およびＢＩＲ２を検出できる。その情報を、無線通信ＷＣ１により送信することで、各作業者の作業場所を知ることが可能になる。
【００２７】
また管理サーバＳＶ１には時刻を管理するＮＴＰサーバＮＴＰＳが格納され、インターネット上の標準時刻などを定期的に参照するなどして正確な時刻を管理する。
【００２８】
メールサーバＭＡＩＬＳＶ１では、作業者が受け取ったメールおよび送信したメールを保管する。
【００２９】
品質指標評価プログラムＰＥ１は、センサデータＳＤ１から、集中度、活性度、対面、積極性、発言、結合度、媒介度などの品質を計算し、品質データベースＳＤ２に格納する。ＳＤ２内の各テーブルの内容は後述する。表示上データベースＳＤ２はＳＤ１と別にしているが、同じデータベースに格納されても構わない。また、テーブルも表示上すべて別のものとしているが、時刻の情報をベースに外部結合を行って一つのテーブルにすることも可能である。
【００３０】
ＴＩＤ１は、作業者、センサデバイス、ＰＣデバイスを対応付けるための識別情報を格納する作業者識別情報格納テーブルである。図８で説明するセンサ識別子管理テーブルＴＳＤＩＤ、ＰＣ識別子管理テーブルＴＰＣＩＤ、利用者プロファイル管理テーブルＴＵＰが格納される。
【００３１】
作業品質計算プログラムＰＰ１では、図１３で示す方法で有効作業の抽出、および作業品質リストＢＭＧ６の作成を行う。
【００３２】
作業品質可視化プログラムＰＶ１では、各ＰＣ作業やその結果生成されたファイルごとに、集中度、活性度、対面、積極性、発言、結合度、媒介度の値を表示する。
【００３３】
図２は、図１のセンサネットワークシステムで用いられるセンサノードＳＮ０のハードウェア構成のより詳細な具体例を示した図である。
【００３４】
センサノードＳＮ０は無線送受信を行う無線送受信部（RF Transceiver）201、表示部（Display）202、ボタン（Button）203、センサ（Sensor(s)）204、処理部であるマイコン（MicroProcessor）205、絶対時刻を持つリアル・タイム・クロック（Real-time Clock）206、記憶部である揮発性メモリ（Volatile Memory）207と不揮発性メモリ(Nonvolatile Memory)208と読み出し専用メモリ(Read-Only Memory)209、及びノードの各部に電力を供給するバッテリ(Battery)210、スピーカー（Speaker）211、マイク（Microphone）212 とから構成される。
【００３５】
センサノードＳＮ０は、そのハードウェアにおいてReal-Time Clock206以外のマイコン、高周波回路等を低電力モードで休眠させる。休眠状態と、全ての回路の電源をON状態にする起動状態の2つの動作を一定周期ごとに使い分ける。センサノードＳＮ０は起動状態において、様々なセンサSensor(s)204を用いてセンシングを行う。センシングされた情報はReal-Time Clock206の時刻情報と共にMicroProcessor205にてパケットに格納され、RF Transceiver201からアンテナを介して、基地局及び中継機に無線で送信されると共に、Nonvolatile Memory208の観測値テーブル613へ格納される。観測値テーブル613は、無線送信が失敗した場合などに備えてデータを記憶するものであり、観測値の通し番号であるシーケンス番号614と、観測値が時刻設定済みか否かを記憶している時刻未確定フラグ615と、観測値616と、該観測値の時刻617が保存される。
【００３６】
操作ボタンButton203は、ユーザの操作を受け付ける入力デバイスであり、特定のボタン操作により、センサノードＳＮ０の特定の動作を起動したり、動作パラメータを設定したりすることができる。
【００３７】
表示部Display202は、ユーザに対して情報を表示するための出力デバイスである。例えば、センサノードＳＮ０が環境計測用に室内または室外に設置する用途である場合には、センサ部Sensor(s)204により計測した最新の測定値を表示することができる。その際、低電力化のために、通常時は何も表示せず、特定のボタン操作を行った時のみ、該最新測定値を表示するといった活用が好適である。また、センサノードＳＮ０が名札型や腕時計型等の携帯センサノードである場合には、通常時は時刻情報を表示し、管理サーバSV1からテキストメッセージを受信した場合には該メッセージを表示したり、音声メッセージを受信した際には該着信情報を表示したりするといった活用が好適である。また、ユーザのボタン操作に連動して、階層化された操作メニューを表示することができる。該操作メニューに従ってボタン操作を行うことにより、アプリケーションユーザ（Application User）やシステム管理者（System Manager）は、センサノードの動作パラメータを設定したり、通信失敗時のエラー情報を確認したりすることができる。
【００３８】
図３は図１のセンサネットワークシステムの中継機ＲＴ１のハードウェア構成の一具体例を示した図である。中継機は無線送受信を行う無線送受信部（RF Transceiver）301、表示部（Display）302、ボタン（Button）303、センサ（Sensor(s)）304、マイコン(MicroProcessor)305、絶対時刻を持つリアル・タイム・クロック(Real-time Clock)306、揮発性メモリ(Volatile Memory)307、不揮発性メモリ(Nonvolatile Memory)308、読み出し専用メモリ(Read-Only Memory)309とから構成される。
【００３９】
中継機は、センサノードへのコマンド送信および時刻同期の目的で、揮発性メモリ307に記憶された時刻設定要管理テーブル311を用いる。基地局から無線で配信されたセンサノードへのコマンドをRF Transceiver301にて受信し、テーブル311に存在するセンサノードに対し無線で配送する。また、センサノードから無線で送信されたセンシング情報を受信し、受信したセンシング情報を基地局へ無線で送信する。時刻設定要ノード管理テーブル311には、センサノード毎に別々に割り振られるセンサノードID709と、ノードID709のセンサノードが時刻設定済みか否かを判定するための時刻設定要フラグ710が保存される。
【００４０】
中継機RT1をセンサノードと基地局の間に設置することにより両者の通信距離を延ばすことができるが、いつ送信されてくるか分からないセンサノードや基地局からのデータを受信するためには、常時待ち受けていなければならない。そのため、センサノードと異なり、バッテリではなく外部給電により動作することが望ましい。電源線（Power Line）より供給される電力を、電源回路（Power Supply Circuit）310により整流等を行った上で各機能部へ供給する。  消費電力の心配をする必要がないため、中継機ＲＴ１のマイコン305はセンサノードＳＮ０の場合のように休眠状態に入る必要はない。そのため割り込み制御部（Interrupt Controllerやタイマ部（Timer）は図中では省略してあるが、これらの機能は一般的なデータ送受信アルゴリズムの範囲内で活用される。
【００４１】
図４は図１のセンサネットワークシステムにおける基地局ＢＳ１のハードウェア構成の一具体例を示した図である。
【００４２】
基地局は、IPネットワーク（IP Network）を介して管理サーバSV1と通信を行うためのLAN通信インタフェース（LAN I/F）412を備える以外は、中継機ＲＴ1の構成と同様であるため、説明を省略する。なお、同図において、数番401〜410は図３における数番301〜310に対応する。なお、揮発性メモリ407中には、現在稼動中のデバイスとその種類を把握し管理するために必要なバインディング・テーブル（Binding Table）411が記憶される。バインディング・テーブル411には、登録されているノードが中継機かセンサノードかを記憶していく種類記憶域809と、ノード毎に個別に与えられるノードID810が保存されている。
【００４３】
図５は図１のセンサネットワークシステムの管理サーバSV1のハードウェア構成の一具体例を示したブロック図である。
【００４４】
センサネット管理サーバSV1は、処理部（CPU）501、外部通信部502、電源503、ハードディスクドライブ504、ユーザからの命令をするための入力装置であるキーボード505、表示装置であるディスプレイ506、メモリ507からなる。
【００４５】
センサネット管理サーバSV1は、外部通信部502を経由し、基地局1が中継機ＲＴ1を介してセンサノード1から収集したデータの受信、および基地局1へコマンドの送信を行う。また、ＰＣ操作・状態モニタリングプログラムで取得した作業者のＰＣ上での作業情報を受信する。CPU501はメモリ507に記憶されたミドルウェア等のプログラムを読み込み、プログラムの指示に従って外部通信部502を通じて取得した観測値などのデータの加工を行い、ハードディスクドライブ504へデータを蓄積したり、ディスプレイ506に表示したりする。この管理サーバSV1で実行される加工・表示の具体例は後で詳述する。またCPU501は、キーボード505から入力されたユーザコマンドの解釈を行い、外部通信部502を通じて基地局1へと配信する。
図６は、サーバＳＶ１に格納されたテーブルＰＣＤＢ１の構成とデータの例を示す図である。テーブルＰＣＤＢ１では、作業情報、作業者の識別情報、ＰＣの識別情報が対応づけて管理される。ここで作業情報とは、作業者が操作しているＰＣから取得する各種データである。
【００４６】
列ＲＰＴＩＤには、データを識別するためにデータ固有のＩＤを格納する。
【００４７】
列ＲＷＩＤには、作業者を識別するためのＩＤを格納する。複数の作業者が同じＰＣを使う場合は、ログイン後にユーザに入力させるＩＤ、もしくはログインするときのＩＤなどで代用できる。
【００４８】
列ＲＰＩＤには、ひとりのユーザが複数のＰＣを使う場合に備えて、ユーザが使うコンピュータのハードウェアを識別するためのＩＤを格納する。これはプログラム起動時にユーザに個別に指定させても良いし、コンピュータのホスト名やネットワークの識別子であるＭＡＣアドレスでも代用できる。
【００４９】
列ＲＰＣＭＯＮＴには、当該行のデータをＰＣ操作・状態モニタリングプログラムＭＯＮ１で取得したときの時刻が格納される。
【００５０】
列ＲＰＣＩＮＳＴには、当該行のデータをテーブルＰＣＤＢ１に格納したときの時刻が格納される。
【００５１】
列ＲＴＩＴＬＥには、作業者が当該時刻にＰＣ上で操作していたウィンドウのタイトル文字列が格納される。
【００５２】
列ＲＡＰＰには、作業者が当該時刻にＰＣ上で操作していたアプリケーションの名前の文字列が格納される。
【００５３】
列ＲＦＮには、作業者が当該時刻にＰＣ上で操作していたファイルの名前の文字列が格納される。
【００５４】
列ＲＫＥＹには、作業者が当該時刻までの一定時間の間に、キーボードＫＥ１のキーを打った回数が格納される。一定時間とは、当該時刻前までの１０秒間、など固定値でも良いし、前回ＰＣ操作・状態モニタリングプログラムＭＯＮ１で取得した時刻から当該時刻までの時間とすることも可能である。
【００５５】
列ＲＭＭには、作業者が当該時刻までの同じ一定時間の間に、ＰＣのマウスを動かした量が格納される。マウスの移動量は、ＰＣ画面上でマウスカーソルが移動したピクセル数などを元に算出する。
【００５６】
列ＲＮＥＴには、当該時刻までの同じ一定時間の間に、ネットワークを経由して送受信したデータ量が格納される。データは主に、メールの送受信時や、インターネットを閲覧したとき、共有データベースにアクセスしたときなどに送受される。
【００５７】
列ＲＣＰＵには、当該時刻までの同じく一定時間の間の、ＰＣのＣＰＵの稼働率が格納される。
【００５８】
列ＲＭＩには、当該時刻までの同じく一定時間の間の、未読ＥＭＡＩＬの数が格納される。
【００５９】
このように、作業情報、作業者の識別情報、作業者が操作するＰＣの識別情報の対応関係を記録することにより、同じ作業者が複数のＰＣを使用したり、複数の作業者が同じＰＣを使用したりしても、各作業者の作業情報を正しく管理することができる。また、テーブルＰＣＤＢ１を参照することにより、後述する作業状況の判定や作業状況リストの作成を行うことができる。
【００６０】
図７は、管理サーバＳＶ１に格納されたセンサデータのデータベースＳＤ１の構成とデータの例を示す図である。データベースＳＤ１では、センサデータ、作業者が利用するセンサデバイスの識別情報、作業者の識別情報などが対応づけて管理される。
【００６１】
テーブルＴＩＲは、温度データ、照度データ、および赤外線の検出データを対応づけて格納するテーブルである。
【００６２】
列ＲＭＡＣＩＤには、デバイスのネットワークアドレスを格納する。
【００６３】
列ＲＵＰＴＭには、データをテーブルＳＤ１に格納した時刻を記録する。
【００６４】
列ＲＧＷＡＤには、無線でデータを受信した基地局デバイス（たとえばＢＳ１）の識別子を格納する。
【００６５】
列ＲＡＰＨＤには、センサデバイスの種別を格納する。たとえば腕輪型デバイスでは1、名札型デバイスでは2などを格納する。
【００６６】
列ＲＤＡＴＹには、無線パケットに格納したデータの種類を格納する。たとえば温度データ、照度データ、および赤外線の検出データをセットで格納したデータには1、加速度データには2、音声データには3などを格納する。
列ＲＳＥＮＵには、センサデバイスでフレームの送信順に0000からFFFFまで付与し、FFFFの次は0000にリセットする周期的カウンタである。分割フレームが結合した場合は，最初のフレームのシーケンス番号を格納する。
【００６７】
列ＲＳＡＩＤには、同一センシング周期にサンプリングしたデータを含む分割フレームには，同一のサンプリング識別子を付与する。
【００６８】
列ＲＯＢＰＥには、センサデバイスの現在のセンシング間隔を格納する。
【００６９】
列ＲＳＥＰＥには、センサデバイスの現在の無線送信間隔を格納する。間隔を表す数値でも良いし、センシング間隔の何倍かという値でも良い。
【００７０】
列ＲＳＡＲＡには、センサデバイスにおけるセンサデータの取得周期を格納する。
【００７１】
列ＲＳＡＮＵには、ノードの現在のサンプリング回数を格納する。
【００７２】
列ＲＵＳＩＤには、本デバイスを利用する利用者の識別ＩＤを格納する。
【００７３】
列ＲＦＲＮＵには、フレームが複数に分割された場合、合計n分割フレームなら，n,n-1,n-2,…3.2.1と降順にふる。1の場合は最終分割フレーム。0は，256番目を表す，とする。
【００７４】
列ＲＦＲＳＩには、分割で送信される一連のフレームの合計個数を格納する。
【００７５】
列ＲＴＩＳＴには、本データをセンサで取得した時のセンサデバイスの時刻を格納する。
【００７６】
列ＲＴＥＭＰには、センサデバイスで取得した温度データを格納する。
【００７７】
列ＲＬＵＸには、センサデバイスで取得した照度データを格納する。
【００７８】
列ＲＢＡＬＥには、センサデバイスのバッテリ残量を示す値、たとえば電源電圧を格納する。
【００７９】
列ＲＬＱＩには、センサデバイスと基地局間の無線通信品質を示す値、たとえばＬＱＩ（ＬＩＮＫ  ＱＵＡＬＩＴＹ  ＩＮＤＩＣＡＴＯＲ）を格納する。
【００８０】
列ＲＩＲＤＳには、本データに格納する赤外線データの検出数を格納する。
【００８１】
列ＲＩＲには、センサデバイスで取得した赤外線データを格納する。
【００８２】
テーブルＴＡＣＣ１は、テーブルＴＩＲの赤外線などのデータの替わりに、加速度センサのデータを格納する。列ＲＭＡＣＩＤから列ＲＴＩＳＴまでの間は、テーブルＴＩＲ１と同様の内容を格納する。
【００８３】
列ＲＡＣＤＳには、本データに格納する加速度データの検出数を格納する。
【００８４】
列ＲＡＣＣには、センサデバイスで取得した加速度データを格納する。
【００８５】
テーブルＴＶＯ１は、テーブルＴＩＲの赤外線などのデータの替わりに、音声のデータを格納する。列ＲＭＡＣＩＤから列ＲＴＩＳＴまでの間は、テーブルＴＩＲ１と同様の内容を格納する。
【００８６】
列ＲＶＯＤＳには、本データに格納する音声データの検出数を格納する。
【００８７】
列ＲＶＯＤＡには、センサデバイスで取得した音声データを格納する。
【００８８】
このように、センサデータ、センサデバイスの識別情報、作業者の識別情報などの対応関係を記録することにより、各作業者が複数のセンサデバイスを利用した場合であっても、各作業者のセンサデバイスが取得するセンサデータを正しく管理することができる。また、センサデータベースSD1を参照することにより、後述する作業者の行動状態を示す行動指標を算出し、品質データベースSD2に格納される各テーブルを作成することができる。
【００８９】
図８は、センサデバイス着用者と、センサノードＳＮ０から得られたセンサデータ、および、ＰＣ操作・状態モニタリングプログラムＭＯＮ１から取得したログデータの対応付けを行うための識別情報を格納する作業者識別情報格納テーブルＴＩＤ１の例を示す図である。
【００９０】
センサ識別子管理テーブルＴＳＤＩＤには、各センサデバイスのＩＤや種類などの属性と、利用者を関連付けて記録する。
【００９１】
列ＲＵＩＤには、対象となる利用者に固有のＩＤを記録する。
【００９２】
列ＲＳＤＩＤには、対象となるセンサデバイスに固有のＩＤを記録する。
【００９３】
列ＲＳＤＴＹＰＥには、対象となるセンサデバイスの種類を表す値を記録する。例えば名札型のデバイスであれば１、腕時計型のデバイスであれば２、机上に置く充電器形のデバイスであれば３、などである。
【００９４】
ＰＣ識別子管理テーブルＴＰＣＩＤには、各ＰＣのＩＤや種類などの属性と、利用者を関連付けて記録する。
【００９５】
列ＲＵＩＤには、対象となる利用者に固有のＩＤを記録する。
【００９６】
列ＲＰＣＩＤには、対象となるＰＣデバイスに固有のＩＤを記録する。たとえばＰＣのホスト名などを格納する。
【００９７】
列ＲＮＥＴには、対象となるＰＣデバイスに固有のＩＤとして、ネットワークのＭＡＣアドレスを格納する。ＯＳの違いなどによりホスト名で判別できない場合に代替情報として使ったり、なりすましなどの不正を防ぐ目的で利用する。
【００９８】
利用者プロファイル管理テーブルＴＵＰには、利用者の所在や連絡先などの情報が格納される。
【００９９】
列ＲＵＩＤには、対象となる利用者に固有のＩＤを記録する。
【０１００】
列ＲＵＮＡＭＥには、対象となる利用者の名称を記録する。個人情報を格納するのが難しい状況では、ニックネームで代用したり、番号だけで管理しても良い。
【０１０１】
列ＲＰＨＯＮＥには、対象となる利用者が使用する電話番号を格納する。
【０１０２】
列ＲＭＡＩＬには、対象となる利用者が使用するＥメールアドレスを格納する。
【０１０３】
列ＲＲＯＯＭには、対象となる利用者が使用する部屋を格納する。
【０１０４】
列ＲＬＯＧＩＮＩＤには、対象となる利用者がＰＣ操作・状態モニタリングプログラムＭＯＮ１を起動するときのログインＩＤを格納する。このログインによる認証は、複数の人が同じＰＣを使う場合に必要になる。列ＲＵＩＤに格納される利用者に固有のＩＤで代用もできる。
【０１０５】
列ＲＰＡＳＳＷＤには、対象となる利用者がＰＣ操作・状態モニタリングプログラムＭＯＮ１を起動するときのパスワードを格納する。
【０１０６】
このように、本実施形態のセンサネットワークシステムは、識別子を格納するＩＤテーブルを用いて、各ユーザのＩＤを管理する。ＩＤテーブルでは、ユーザが利用するセンサデバイスのＩＤ及びユーザが利用するＰＣのＩＤを格納し、その対応関係を記録する。センサデバイスのＩＤは、センサノードから自動的に送信することにより取得する。ＰＣのＩＤは、ＰＣを利用する際にユーザにＩＤおよび対応するパスワードの入力を促すことにより取得する。これにより、後述するように各作業と作業品質情報を対応づける作業品質リストを作成することができる。
【０１０７】
続いて、本実施例のセンサネットワークシステムにおいて、各装置の構成・機能を用いてシステム全体の時刻同期を取る動作について説明する。
【０１０８】
本実施形態においては、基地局と中継機とセンサノードが持つ時計の時刻設定をする場合、中継機がセンサノードからコマンド送信要求されたタイミングにおいて該中継機の最新時刻を取得し、時刻設定コマンドを発行することにより、コマンド送信要求を発行したセンサノードの時刻設定を行う。以下、図９を用いて説明する。
【０１０９】
図９はセンサノードＳＮ０(センサ#1)が10分間を周期とする間欠動作を行う際の、中継機ＲＴ１・センサノードＳＮ０(センサ#1)間の時刻設定シーケンス図である。なお、本図は時刻設定シーケンスを表す図のため、観測など時刻設定以外の動作は省略している。
【０１１０】
センサ#1が休眠期間1012から復帰し起動期間1006に入ると、センサ#1は親中継機ＲＴ1に対してPolling1007を行う。この時点では中継機ＲＴ1は時刻合わせ要求setTimeを受信しておらず、時刻設定要ノード管理テーブル311内の時刻設定要フラグ710がOFF（同図でホワイト表示）のため(1003)、中継機がセンサ#1に対し、Polling1007の応答としてコマンド無し1008を送信する。該応答を受信したセンサ#1は直ちに休眠期間1013に移行する。ここで、起動期間1006の長さは、Pollingと応答の受信を含めても数ミリ秒から数10ミリ秒程度である。
【０１１１】
その後、中継機ＲＴ1は、管理サーバSV1が発行する基準時刻1001を取得すると、該中継機自身のReal-time Clock306を設定ないし修正し(1301)、時刻設定要ノード管理テーブル311に登録されている配下のセンサノードＳＮ０の時刻設定要フラグ710をON（同図でグレー表示）にする。中継機ＲＴ1は、時刻設定要ノード管理テーブル311に登録されている配下のセンサノード(センサ#1)から、コマンド要求であるPolling1007を受信した際、時刻設定要フラグ710を確認し、該フラグがONの時はコマンド有り1009を返戻し、且、該中継機自身のReal-time Clock306より時刻を取得し(1005)、該センサ#1へとsetTimeコマンド1010として取得した時刻(T2)を配送する。その後、中継機3は該センサノードの該時刻設定要フラグ710をOFFにする。該センサ#1は、コマンド有り1009の返戻を受け取るとしばらく受信待ち状態を維持し、受信した時刻(T2)を基に該センサノード自身のReal-Time Clock206の時刻を修正して、休眠期間1015に移行する。このとき、センサ#1の起動期間1014は、setTimeコマンドを受信し時刻設定を行うため起動期間1006より長くなるが、合計で10ミリ秒から50ミリ秒程度と、休眠期間の長さである10分間と比較すると一瞬である。
【０１１２】
このように、センサノードの間欠動作に特有の時刻同期方法を用いることにより、センサノードの消費電力低減を維持しつつ、中継機とセンサノードの時刻を同期させることができる。
【０１１３】
また、本実施形態のセンサネットワークシステムは、中継機は配下の全てのセンサノード毎に対応した時刻設定要フラグを持つ。そして、該中継機が基地局より時刻設定コマンドを受信すると、該中継機の持つ時計の時刻設定をしたタイミングでこの時刻設定要フラグをオン状態（ON）にする。該中継機はセンサノードからのコマンド送信要求を受信した時に、時刻設定フラグの状態を確認し、フラグがONの時のみ時刻設定コマンドを送信する。そして、該中継機がこの時刻設定コマンドの返戻を受信したタイミングでこの時刻設定フラグをオフ状態（OFF）にすることにより、全てのセンサノードの時刻設定を行う。
【０１１４】
また、本実施形態のセンサネットワークシステムでは上記時刻同期に合わせて、ＰＣとの時刻同期を行う。各ＰＣはＮＴＰ（Network Time Protocol）によって時刻の基準局と同期する。ＰＣ上での操作を記録するＰＣ操作・状態モニタリングプログラムは、起動された際に、時刻の同期ができているかを確認し、その結果を管理サーバSV1に通知したのちに、観測を開始する。起動時に時刻の同期が確認できなかった場合は、同期の確認および通知のプロセスを観測開始後に定期的に行う。これらによってＰＣが同期されていることを確認する。以下、図１０を用いて説明する。
【０１１５】
図１０は管理サーバSV1と基地局1と中継機ＲＴ1と2台のセンサノードＳＮ０a, ＳＮ０bと2台のＰＣデバイスＰＣ１, ＰＣ２との間の時刻設定シーケンス図である。なお、センサノードＳＮ０やＰＣデバイスが3台以上の場合も同様なシーケンスとなる。
【０１１６】
まず、センサ#1が休眠期間1106から復帰し起動期間1107に入ると、センサ#1は親中継機ＲＴ1に対してPolling1007を行う。この時点では中継機ＲＴ1はsetTimeを受信しておらず、時刻設定要ノード管理テーブル311内の時刻設定要フラグ710が全てOFFのため(1003)、中継機ＲＴ1がセンサ#1に対しPolling1007の応答としてコマンド無し1008を送信する。該応答を受信したセンサ#1は直ちに休眠期間1108に移行する。ここで、起動期間1107の長さは、Pollingと応答の受信を含めても数ミリ秒から数10ミリ秒程度である。センサ#2も同様に、復帰後に起動期間1111に入ると、親中継機ＲＴ1に対してPolling1103を行う。中継機は、センサ#1同様にコマンド無し1104を返戻し、該返戻を受信したセンサ#2は直ちに休眠期間1112へと移行する。
【０１１７】
管理サーバSV1はNTP(Network Time Protocol)により基準局 NTPSと時刻の同期を行っている。管理サーバは定期的、あるいはユーザが指定したタイミングにおいて基地局BS1に対しsetTimeコマンドとして時刻(T1)を送信する。該基地局BS1は、受信した時刻(T1)を用いて自身のReal-Time Clock406を設定ないし修正する(1101)。該基地局3は、Real-Time Clock設定1101と同時に、該基地局が通信可能なノードの管理テーブルであるBindingTableを確認し、該テーブルに登録されている配下の中継機に対しsetTimeコマンドとして管理サーバSV1から取得した時刻(T1)を送信する。図１０では中継機ＲＴ1を1つしか記載していないが、テーブルに登録されている中継機が複数ある場合は、全ての中継機に同じように時刻(T1)を送信することにより、時刻同期を行う。
【０１１８】
なお、基準局ＮＴＰＳは現在時刻を管理するサーバであり、ＧＰＳや標準電波、原子時計などの正確な時刻源、もしくはそれに接続したサーバである。本システムで管理してもよいし、公共に提供されているサーバで代用しても良い。
【０１１９】
中継機ＲＴ1は、前記基地局から受信した時刻(T1)を基に該中継機自身のReal-Time Clock306を設定ないし修正し(1301)、時刻設定要ノード管理テーブル311に登録されている配下の全てのセンサノードに対し、時刻設定要フラグ710をONにする。センサノードSN0a(センサ#1)は、休眠期間1108から復帰後にただちに観測(1102)を行い、親中継機に対しコマンド要求であるPolling1107を行う。センサ#1の親中継機ＲＴ1は、時刻設定要ノード管理テーブル311に登録されている配下のセンサノードから、コマンド要求であるPolling1107を受信すると、該センサノードの時刻設定要フラグ710を確認し、該フラグがONの時はコマンド有り1009を返戻し、且、該中継機ＲＴ1自身のReal-Time Clock306より時刻を取得し(1406)、setTimeコマンドとして時刻(T2)を送信する。その後、該センサ#1からsetTimeコマンド応答であるAckを受信すると、該センサノードの時刻設定要フラグ710をOFFにする。このとき、センサ#1の起動期間1109は、setTimeコマンドを受信し時刻設定を行うため起動期間1107より長くなるが、Pollingと時刻設定受信とObservedイベント送信（1105）と返戻(Ack)の受信を行う処理時間の合計で10ミリ秒から50ミリ秒程度と、休眠期間の長さである10分間と比較すると一瞬である。
【０１２０】
センサノードSN0a(センサ#1)は、コマンド有り1009の返戻を受け取ると、しばらく受信待ち状態を維持し、受信した時刻(T2)を基に該センサノード自身のReal-Time Clock206の時刻を修正する。該センサ#1は、自身のReal-Time Clock206から時刻を取得し、観測値に付与しObservedイベント(1105)として中継機ＲＴ1に送信する。センサノードＳＮ０b(センサ#2)に関しても、センサ#1の時刻設定シーケンスと同様のシーケンスである。
【０１２１】
なお、図１０には示していないが、基地局1に直接センサノードＳＮ０が複数接続されている場合もあり得る。その場合は、基地局1とセンサノードＳＮ０間のシーケンスは、中継機ＲＴ1とセンサノードＳＮ０間のシーケンスにおいて中継機ＲＴ1を基地局1に置き換えたシーケンスで、基地局1とセンサノードＳＮ０がそれぞれ同様に振舞うことは言うまでもない。
【０１２２】
PCデバイスPC1およびPC2は、それぞれ、NTPによって基準局NTPSと時刻の同期(1160および1170)を行うようにする。ＰＣ操作・状態モニタリングプログラムＭＯＮ１(1161)およびＭＯＮ２(1171)を起動した際、時刻の同期ができているかを確認し(1162および1172)、その結果を管理サーバSV1に通知し(1163および1173)、その後観測のプロセスを行う(1164および1174)。起動時に時刻の同期が確認できなかった場合に備え、この同期の確認および通知のプロセスを観測開始後に定期的に行っても良い。
【０１２３】
このように、中継機とセンサノードの時刻同期と並行して、ＰＣの時刻同期を行うことにより、時刻情報に基づいてＰＣのログデータとセンサデータを対応づけることが可能となる。
【０１２４】
次に、センサデバイスから取得したデータから、作業の質にかかわる情報として、作業者の物理的な行動状態を示す行動指標を算出する方法を示す。ここで行動状態とは、作業者のＰＣの操作からは推測できない、ＰＣを操作していないときの行動も含む。例えば、人の活性度や集中度、あるドキュメントを作るまでに対面した人数、そのときのコミュニケーションの積極性などである。また、行動指標とはその行動状態を示す値であり、例えば集中度１は作業者が集中している状態を示し、集中度０は作業者が集中していない状態を示す。
【０１２５】
以下、集中度、対面時間、対面における積極性、チームのメンバとの結束度、組織におけるコミュニケーションの中心性を求める方法を示す。まず各時間帯における、作業者の集中度を求める。ビデオ観察などの結果から、集中して作業をしている時間帯は、集中していない時間帯に比べて加速度の周波数が低いことがわかった。たとえば会話を行っている時には、2Hzから3Hzの周波数成分が高くなる。そこでここでは、加速度の周波数がある閾値を下回っている時間帯を、集中している状態とする。典型的には、加速度の周波数が2Hｚ以下などである。もちろんこの値は人や業務の種類によって異なるため、状況に応じて設定変更可能である。
【０１２６】
この集中度を計算するために、図１１に示す手順で、以下の加速度周波数計算（ＢＭＡＡ）と、集中判定（ＢＭＡＢ）、ノイズ除去（ＢＭＡＣ）を行う。
【０１２７】
加速度周波数計算（ＢＭＡＡ）は、時系列に並んだ加速度データ（ＴＡＣＣ１）から周波数を求める処理である。周波数は、一秒間の波の振動数と定義され、つまり振動の激しさを表している指標である。フーリエ変換によって周波数を堅実に計算してもよいが、本応用例では、計算を簡略化するために、周波数に相当するものとして、ゼロクロス値を用いる。これにより、サーバの処理負荷が低減され、センサノードの数の増加によるサーバの計算量の増加に対しても有効である。
【０１２８】
ゼロクロス値とは、一定の期間内における時系列データの値がゼロとなった回数、より正確には、時系列データが正の値から負の値へ、又は負の値から正の値へと変化した回数を計数したものである。例えば、加速度の値が正から負に変化してから、次にその値が再び正から負に変化するまでの期間を１周期とみなすと、計数されたゼロクロスの回数から、１秒間当たりの振動数を算出することができる。このようにして算出された一秒間当たりの振動数を、加速度の近似的な周波数として使用することができる。
【０１２９】
さらに、本応用例のセンサノードＳＮ０は、三軸方向の加速度センサを備えているため、同じ期間の三軸方向のゼロクロス値を合計することによって一つのゼロクロス値が算出される。これによって、特に左右及び前後方向の細かい振り子運動を検出し、振動の激しさを表す指標として用いることができる。
【０１３０】
ゼロクロス値を計数する「一定の期間」として、連続したデータの間隔（つまり元のセンシング間隔）よりも大きな値が設定される。たとえば1秒毎のゼロクロス値や1分毎のゼロクロス値を求めることとなる。
【０１３１】
加速度周波数計算（ＢＭＡＡ）の結果、各時間におけるゼロクロス値、およびそこから算出された秒単位の振動数が、加速度リスト（ＢＭＡ１）としてメモリ上に、もしくはファイルとして生成される。
【０１３２】
次にこのリスト（ＢＭＡ１）を対象に、集中判定（ＢＭＡＢ）を実施する。上述したように、ここでは集中しているか否かを、加速度がある閾値を下回っているか否かで判定する。リスト（ＢＭＡ１）を順に走査し、振動数が閾値を下回っている行には集中している状態として判定値に”1”、上回った行には集中していない状態として”0”を挿入する。この結果、各時間帯において集中しているか否か秒単位で求められた集中リスト（ＢＭＡ２）が生成される。
【０１３３】
ここで、ある瞬間的にみると閾値以下であっても前後の時間は閾値以上で集中していない状態、逆にある瞬間では閾値以上であったが前後の時間は閾値以下で実は集中していることもありうる。このような瞬間的なノイズを除去する機構が必要となる。
【０１３４】
そこで、次にこのリスト（ＢＭＡ２）を対象に、ノイズ除去（ＢＭＡＣ）を実施する。ノイズ除去の役割は、上記で求めた集中度の時系列変化、たとえば”0001000111111001111”といった系列に対し、前後関係を加味して瞬間的な変化を取り除いた、たとえば”0000000111111111111”という系列を生成することである。このようなノイズ除去処理を行うことにより、その前後の時間帯を考慮して集中度を算出することができ、より実際の状況を反映した集中度を把握することが可能となる。なお、以下に説明する対面判定等のノイズ除去の処理の効果も同様である。
【０１３５】
ノイズを除去する処理はローパスフィルタにより高周波の成分を除去することによっても可能であるが、ここではより単純な方法として、多数決的な方法を説明する。本方法では、時系列順に最初から最後までひとつずつ判定の対象とする。現在i番目の時間帯が判定の対象であるとする。ここで、i-n番目の時間帯から、i+n番目の時間帯までの合計2n+1個の時間帯に関し、集中している個数と、集中していない個数を数える。ここでもし集中している個数のほうが多く、かつ、i番目の時間帯が集中していないという状態になっている場合、i番目の状態を集中している状態に変更する。逆に集中していない個数の方が多ければ、i番目の状態を集中していない状態に変更する。たとえば”0001000111111001111”という系列に、n=2でこの方法を適用すると、”0000000111111111111”という系列が生成される。nが小さければ前後短時間のみ反映したノイズが除去され、nが大きければより長時間を反映したノイズが除去される。nをどの程度にするかは人や業務の種類によるが、最初に小さいnで細かいノイズを除去したあと、再度大きいnで少し長めのノイズを除去することなども可能である。このように多数決的な方法を実行することにより、サーバの計算量を減らし、処理負荷を低減することができる。
【０１３６】
この結果、各時間帯において集中しているか否か秒単位で求められた集中リスト（ＢＭＡ３）が生成される。
【０１３７】
つぎに対面時間を求めるステップを説明する。ある作業者がある時間帯に人と対面しているかどうかは、当該時間帯において、その作業者が装着するセンサデバイスが他のセンサデバイスの赤外線データを検出しているか否かによって判定できる。ただこの場合も上述の集中判定と同様に、ある瞬間だけを見ると誤判定する可能性があるため、前後の時間帯を見てノイズを除去する必要がある。したがって下記の対面判定（ＢＭＢＡ）と、ノイズ除去（ＢＭＢＢ）によって判定する。図１１にフローを示す。
【０１３８】
対面判定（ＢＭＢＡ）では、現在対象とする作業者が、各時間において他の作業者と対面しているか否かを、所定時間単位（たとえば秒単位）で求める。単純に、赤外線データベース（ＴＩＲ１）から、ある時間帯の検出データが存在するか否かを順に見てゆき、対面していれば判定値に”1”、対面してないければ”0”を挿入する。対面判定（ＢＭＢＡ）の結果、各時間において対面しているか否かが所定時間単位（例えば、秒単位）で求められた対面リスト（ＢＭＢ１）がメモリ上に、もしくはファイルとして生成される。
【０１３９】
次にこのリスト（ＢＭＢ１）を対象に、ノイズ除去（ＢＭＢＢ）を実施する。ノイズ除去の役割は、上述の集中度計算におけるノイズ除去（ＢＭＡＣ）と同様に、対面の時系列変化、たとえば”0001000111111001111”といった系列に対し、前後関係を加味して瞬間的な変化を取り除いた、たとえば”0000000111111111111”という系列を生成することである。これにはノイズ除去（ＢＭＡＣ）と同様な方法が適用可能である。
【０１４０】
この結果、各時間において対面しているか否かが所定時間単位（例えば、秒単位）で求められた対面リスト（ＢＭＢ２）が生成される。
【０１４１】
次に対面における積極性を求めるステップを説明する。対面時に積極であると、時の体の動きの量が増えたり、発話の量が増えるなどの行動に表れる。そこでここでは積極的か否かを、対面している時の加速度の周波数がある閾値を上回っているか否か、および、対面している時に発言しているか否か、というふたつの側面から判定する。
【０１４２】
この積極性を計算するために、対面判定とノイズ除去、加速度周波数計算と活性判定とノイズ除去、発言区間検出とノイズ除去を以下の通り行う。図１１にフローを示す。
【０１４３】
対面判定とノイズ除去は、前述の対面判定（ＢＭＢＡ）とノイズ除去（ＢＭＢＢ）と同等の処理である。加速度周波数計算も、上述の加速度周波数計算（ＢＭＡＡ）と同様の処理を行う。
【０１４４】
その後の活性判定（ＢＭＣＢ）は、加速度がある閾値を上回っているか否かを判定するステップである。例えば会話時によく発生する2Hz以上の周波数成分が多く発生していれば、その時間帯は作業者は活性的な状態であったと判定する。具体的には、加速度周波数計算（ＢＭＡＡ）の結果生成されたリスト（ＢＭＡ１）を対象に順に走査し、振動数が閾値を上回っている行には活性している状態として判定値に”1”、下回った行には非活性状態として”0”を挿入する。この結果、各時間帯において活性的か否か秒単位で求められた活性リスト（ＢＭＣ２）が生成される。
【０１４５】
次のノイズ除去（ＢＭＣＣ）は、上述のノイズ除去（ＢＭＡＣ）と同等の処理である。この結果、各時間帯において活性的か否か秒単位で求められた活性リスト（ＢＭＣ３）が生成される。
【０１４６】
発言区間検出（ＢＭＤＡ）は、センサデバイスで取得した音声信号から、人が発話している区間を特定する。音声信号から発話区間を検出する方法としては、短時間の音声パワーを利用した手法や、音素認識結果による手法などを用いることができる。
【０１４７】
センサデバイスは上述の通り低電力指向で間欠的に動作を行うことが多く、すべての時間帯の音声信号を取得することは難しい。そのため音素認識は部分的にしか適用できない。そこでここでは単純な方法として、ある時間帯1秒間の音声パワーが、一定の閾値を超えているか否かによって、発言しているか否かを判定することとする。音声信号を時系列的に操作し、一定期間の間の音声パワーが閾値を超えていた時、発話しているとして”1”、超えていなければ”0”を挿入する。図１１の通り、この発言区間検出（ＢＭＤＡ）の結果、各時間において発言しているか否かが所定時間単位（例えば、秒単位）で求められた発言リスト（ＢＭＤ１）がメモリ上に、もしくはファイルとして生成される。
【０１４８】
次のノイズ除去（ＢＭＤＢ）は、上述のノイズ除去（ＢＭＡＣ）と同等の処理である。時系列的な変化から、瞬間的なノイズを検出し、訂正する。この結果、各時間において発言しているか否かが所定時間単位（例えば、秒単位）で求められた発言リスト（ＢＭＤ２）が生成される。
【０１４９】
次に、生成された対面リスト、活性リスト、発言リストを用いて、積極度判定（ＢＭＨＡ）を行い、各時刻における積極度リスト（ＢＭＨ１）を算出する。積極度は上述したとおり、対面している時に活性的か、また、発言しているかによって判断できる。したがって例えば、対面リスト、活性リスト、発言リストを時系列的に順に走査し、ある同じ時間帯に関し、対面リストのデータが対面状態であり、活性リストのデータが活性状態かつ発言リストのデータが発言状態であった場合には、積極的であるとみなし判定値に”1”を挿入する。逆に対面リストのデータが対面状態であるにも関わらず、活性リストのデータが非活性状態もしくは発言リストのデータが非発言状態であった場合には、消極的であるとみなし”0”を挿入する。対面リストのデータが非対面状態であった場合、積極度を判定する必要がないとして、”-1”を挿入する。
【０１５０】
次にチームのメンバとの結束度および組織におけるコミュニケーションの中心性を求める方法を示す。これらは、ソーシャルネットワーク解析でcohesionやbetweenness centralityとして知られた指標である。以下に算出方法を簡単に示す。
【０１５１】
ソーシャルネットワーク解析では一般的にまず、各人をノードとし、2人の間のコミュニケーションをノード間の線として表現した、ネットワークグラフを構築する。
【０１５２】
その上でCohesionは、ある作業者W0と直接コミュニケーションしている作業者がW1からWnのn人いる場合に、そのn人同士がどれほどコミュニケーションしているかを表すものである。例えばn人の中から可能な2人組のペアをすべて抜き出したときに、すべての2人組の間にコミュニケーションがあれば1、どの2人組にもコミュニケーションしていなければ0、となるように算出する。これはたとえば、コミュニケーションしている2人組の数を、可能な2人組の数n(n-1)/2で割ることによって求められる。
【０１５３】
一方のbetweenness centralityは、ある作業者W0が、直接コミュニケーションしていない人も含んだm人の全作業者の間のコミュニケーションをどれほど取り持っているか、つまりどれほどハブ的な要素を担っているかを表す指標である。例えばm人の中から可能な2人組のペアをすべて抜き出したときに、作業者W0が、すべての2人組の間のコミュニケーションを媒介していれば1、どの2人組の間も媒介していなければ0、となるように算出する。求める手順としてはまず、上述のネットワークグラフから、2人の作業者Wi、Wjを選ぶ。次に上記のネットワークグラフ上で、WiとWjを結ぶ最短経路を探索する。次にその最短経路上にあるk個のすべてのノードに関し、それらのk個のノードがWiとWjのコミュニケーションを取り持つと考えて、そのk個のノードの媒介度に1を加える。もし最短経路が1つでなく複数(m通り)あれば、各経路上のノードの媒介度に、1ではなく、1/mを加える。これをすべてのiとj、つまり可能なすべての2人組に関して算出すると、最終的に各ノードの媒介度が求められる。
【０１５４】
本発明のシステムでは、上記のcohesionやbetweenness centralityを、ある期間の赤外線の対面検出数をコミュニケーションの数とみなして算出する。時間としては、24時間や1週間といった一定の間隔を設定しても良いし、期間が定められた業務プロジェクトであれば、プロジェクト開始から対象時刻までの全期間を対象としても良い。ここでは業務サイクルが1日単位であるものを対象に、過去24時間を範囲とする計算方法を説明する。図１２でフローを示す。
【０１５５】
各作業者のある時刻tにおけるCohesionは、以下の対面マトリクス作成（ＢＭＥＡ）、隣接者検出（ＢＭＥＣ）、隣接者間結合度検出（ＢＭＥＤ）により求める。対面マトリクスとは、n人の作業者の各2者間での対面回数をn*nの行列で表現したものである。行には作業者1から作業者nが順番に割り当てられ、また列にも同様に作業者1から作業者nが順番に割り当てられる。もし作業者iと作業者jの間にコミュニケーションがm回ある場合、行i列jに値mが入れられる。
【０１５６】
対面マトリクス作成（ＢＭＥＡ）ではまず、当該時刻tと、対象期間である過去24時間前(t-24時間)の間の赤外線検出データを抽出したリストを作成する。次にそのリストから、ある作業者iと別な作業者jの間のコミュニケーション回数の合計を求め、その値を対面マトリクス（ＢＭＥ1）の行i列jに格納する。これをすべてのiおよびjについて行い、対面マトリクス（ＢＭＥ1）を完成させる。
【０１５７】
次の隣接者検出（ＢＭＥＣ）では、ある作業者iに関し、iと直接コミュニケーションしている人を抽出した隣接者リスト（ＢＭＥ３）を作成する。作業者iと直接コミュニケーションしている人は、対面マトリクス（ＢＭＥ1）の行iの中で、値が0より大きい列を検出することによりわかる。たとえば作業者1が、作業者2、作業者3、作業者5の3人とコミュニケーションがあった場合、{2, 3, 5}というリスト（ＢＭＥ３）が作成される。
【０１５８】
次の隣接者間結合度検出（ＢＭＥＤ）ではまず、リスト（ＢＭＥ３）から要素を2つずつ取り出し、その間にコミュニケーションがあるかどうかを判定する。たとえば{2, 3, 5}というリスト（ＢＭＥ３）からは、{2, 3}、{2, 5}、{3, 5}という全3組が取り出される。その各要素に関し、対面マトリクス（ＢＭＥ1）の当該セルの値が0より大きいか否かを調べる。たとえば{2, 3}に対しては、対面マトリクス（ＢＭＥ1）の行2列3、および必要であれば行3列2の要素を調べ、その値が0より大きければコミュニケーションあり、0であればコミュニケーションなしとみなす。ここでコミュニケーションありと判定された要素数を、全ペア数で割った値を、隣接者間結合度リスト（ＢＭＥ４）の作業者iの結合度とする。たとえば上記{2, 3}、{2, 5}、{3, 5}のうち、2ペアにコミュニケーションがあった場合、2/3(0.67)を作業者iに関する結合度とし、隣接者間の結合度リスト（ＢＭＥ４）の要素iに格納する。これをすべての作業者に関して算出することで、結合度リスト（ＢＭＥ４）を完成させる。このリストの値が各作業者のある時刻tにおけるCohesionの値となる。
【０１５９】
次に各作業者のある時刻tにおけるbetweenness centralityは、以下の対面マトリクス作成、ネットワークグラフ作成（ＢＭＦＢ）、2者間最短経路探索（ＢＭＦＣ）、媒介度計算（ＢＭＦＤ）により求める。対面マトリクス作成は、上述の対面マトリクス作成（ＢＭＥＡ）と同様の処理である。
【０１６０】
次にネットワークグラフ作成（ＢＭＦＢ）では、対面マトリクス（ＢＭＥ1）に基づき、各人をノードとし、各2人組の間のコミュニケーションの数をノード間の線の重みとして表現した、ネットワークグラフ（ＢＭＦ２）を構築する。2人の間のコミュニケーションの数が0であれば、その2人の間に線は引かれない。
【０１６１】
次の2者間最短経路探索（ＢＭＦＣ）では、ある作業者iとある作業者jを選び、その2人間のネットワークグラフ（ＢＭＥ２）上での最短経路リスト（ＢＭＦ３）を求める。ネットワークグラフでの最短経路探索は、一般的に知られたダイクストラ法などにより求める。ただしここでは、頻繁にコミュニケーションがある経路を優先的に通るようにするために、対面回数の逆数を各経路の重みにするなどして最短経路を求める。最短経路が複数存在する場合はそれをすべて探索し、全最短経路数（ＢＭＦ４）とする。
【０１６２】
次の媒介度計算（ＢＭＦＤ）では、最短経路リスト（ＢＭＦ３）上の各ノードの媒介度を更新する。最短経路リスト（ＢＭＦ３）上の各ノードの媒介度に、1/全最短経路数（ＢＭＦ４）を加える。これをすべての作業者iと作業者j間に関して行うことにより、各作業者の媒介度が算出できる。最終的にできた媒介度リスト（ＢＭＦ５）の値が、各作業者のある時刻tにおけるbetweenness centralityの値となる。
【０１６３】
以上により、各作業者の各時刻における作業の質にかかわる情報として、集中度、対面時間、対面における積極性、チームのメンバとの結束度、組織におけるコミュニケーションの中心性を求めることができた。
【０１６４】
このように、センサを介して得られた物理量を、作業品質を表す情報に変換することにより、作業者が理解できる意味のある情報を得ることができる。
【０１６５】
次に、ＰＣデバイスから取得したデータと、上記で求めた作業の質にかかわる情報を関連付け、ＰＣ上でのある作業やその結果できたあるファイルに関する作業の質を計算する方法を図１３に示す。ここでの作業とは、あるドキュメントの作成や電子メールでのコミュニケーション、インターネットでの情報収集、ソフトウェア開発などである。例えばＰＣにおいて、ある期間内に特定のアプリケーションを集中的に利用していることや、ある特定のファイルやある特定の語が頻出する複数のファイルを連続して編集もしくは閲覧していることなど、アプリケーション、ファイル、プロセス、ウィンドウタイトルなどにより識別できるＰＣ上での編集や閲覧などのまとまりをいう。
【０１６６】
本実施形態のセンサネットワークシステムはまず、作業者識別情報格納テーブルＴＩＤ１から、対象となる作業者のＰＣデバイスおよびセンサデバイスを特定する。次にＰＣ操作・状態モニタリングプログラムで取得したデータから、各時刻においてどの作業を行っていたかを表す作業状況リストを作成する。次に作業状況リストと、上記で求めた集中度、対面時間、対面における積極性、チームのメンバとの結束度、組織におけるコミュニケーションの中心性から、当該作業に関するそれぞれの品質の値を求めた作業品質リストを作成する。
【０１６７】
以下、作業状況リスト作成の手順として、ウィンドウタイトルを例に作業を切り出す手順を説明する。
【０１６８】
まず現在対象とする作業者の対象となる作業者のＰＣデバイスおよびセンサデバイスを作業者識別情報格納テーブルＴＩＤ１を利用して特定する。具体的には現在対象として与えられた作業者指定情報（ＢＭＧ７）を、作業者識別情報格納テーブルＴＩＤ１のセンサ識別子管理テーブルＴＳＤＩＤ、および、ＰＣ識別子管理テーブルＴＰＣＩＤから検索する。作業者指定情報（ＢＭＧ７）に対応する情報が、ＲＵＩＤに存在する行のＲＰＣＩＤおよびＲＳＤＩＤから、対象となるデバイスがわかる。それらをＰＣ識別子ＵＰＣＩＤ１およびセンサ識別子ＵＳＤＩＤ１とする。
【０１６９】
次に対象作業者データ抽出（ＢＭＧ９）にて、ＰＣ操作・状態ログを対象に、上記ＰＣ識別子ＵＰＣＩＤ１のデータを抽出する。続いて抽出されたデータを対象に、作業状況判定（ＢＭＧＡ）にて、各時刻においてある作業を行っていたか否かを表す作業状況リスト（ＢＭＧ１）を作成する。これは、ある時刻tを対象にしたとき、ＰＣ操作・状態ログを走査し、時刻tが含まれる行をみつけ、その行のウィンドウタイトル列ＲＴＩＴＬＥの文字列が作業wを表す文字列とマッチングした場合には当該作業wが行われているとみなして”1”を挿入し、マッチングしない場合には作業wが行われていないとみなし”0”を挿入する。この作業を時系列的に各時刻に関して行うことにより、各時間において当該作業wを行っているか否かが所定時間単位（例えば、秒単位）で求められた作業状況リスト（ＢＭＧ１）が生成される。
【０１７０】
ここで、実際の作業では、複数のファイルを同時に扱ったり、複数のアプリケーションを同時にアクセスしたりしていることもあるため、単純にある時間からある時間まではある作業をしていた、というように機械的に1つの作業に特定することは実用的でない。言い換えれば、ある瞬間を見るとある作業を行っていても、前後の時間帯を見ると別な作業を行っている可能性があるため、その前後の時間帯を加味して作業状況のデータを改善する必要がある。そこで、作業状況リスト（ＢＭＧ１）に対し、ノイズ除去（ＢＭＧＢ）を行う。上述の集中度計算におけるノイズ除去（ＢＭＡＣ）と同様に、作業状況の時系列変化、たとえば”0001000111111001111”といった系列に対し、前後関係を加味して瞬間的な変化を取り除いた、たとえば”0000000111111111111”という系列を生成する。この作業を時系列的に各時刻に関して行うことにより、更新された作業状況リスト（ＢＭＧ２）が生成される。このようなノイズ除去処理を行うことにより、その前後の時間帯を考慮して作業を特定することできるため、より実際の作業を反映した結果を得ることができる。次に作業状況リスト（ＢＭＧ２）と、上記で求めた集中度、対面時間、対面における積極性、チームのメンバとの結束度、組織におけるコミュニケーションの中心性から、当該作業に関するそれぞれの品質の値を求める。ここでは集中度を例に計算方法を示す。
【０１７１】
まず、作業状況リスト（ＢＭＧ２）から、有効作業抽出（ＢＭＧＣ）により当該作業を行っていた時間のデータを抽出した有効作業時刻リスト（ＢＭＧ３）を作成する。つぎに、センサデータＳＤ１と、上述のセンサ識別子ＵＳＤＩＤ１から、対象作業者データ抽出（ＢＭＡ１０）にて、現在対象としている作業者のデータを抽出する。次に集中リスト作成ＢＭＡ１１にて、図１１で示した方法にて各時刻における集中度を格納した集中リスト（ＢＭＡ３）を作成する。そのデータに対し、特定時刻データ抽出（ＢＭＧＤ）により、当該作業を行っていた時刻に関する集中リスト（ＢＭＧ４）をすべて抽出する。その抽出されたデータに関し、集中度の値の平均を計算することにより（ＢＭＧＥ）、当該作業の集中度（ＢＭＧ５）を算出し、作業品質リスト（ＢＭＧ６）に格納する。作業品質リストは、作業名と、慨作業に関する品質計算値が格納されたテーブルである。本作業を、集中度以外の品質データに関して求めることにより、該作業に関する全品質値を求める。
【０１７２】
上記のステップを全作業それぞれに関して求めることにより、全作業の品質値を求めることができる。
【０１７３】
このように、センサデータから得られた作業の質に関わる情報とＰＣから得られた情報を時刻情報に基づいて関連づけることにより、連続的である人間の行動と断片的な情報であるセンサデータという性質の異なるものを対応づけることが可能となる。さらに、作業品質リストを作成することにより、作業開始から終了までの作業全体の品質を把握することができ、実際の環境において作業者がどのような状態で行ったか、どのような状態でファイルを作ったかを把握することができる。
【０１７４】
なお、ここで示したように全作業に関して一括して計算して作業品質リスト（ＢＭＧ６）を求めることも可能であるが、一方でユーザのリクエストに応じてある特定の作業に関する品質をインタラクティブに求めることも可能である。
【０１７５】
図１４は、計算した作業品質を表示する画面の一例を示す図である。作業品質可視化プログラムＰＶ１から画面ＰＶＷ１が生成され、ネットワークを通じて各作業者のコンピュータＰＣ１に表示されたり、各作業者の所持するセンサデバイスＳＤ１に表示される。画面ＰＶＷ１ではまず、計算に用いるデータの種別を種類選択タブＲＴＹＰＥで選択する。たとえば、ウィンドウタイトルや、プロセス、アプリケーション名、ファイル名などが選択可能である。ここで選ばれたものに従い、図１３の作業品質計算を行い、計算の結果が表示される。ＰＶＷ１の表では、各行がひとつの作業に対応する。ＲＰＩＤには作業の通し番号、ＲＷＩＤには作業者識別番号、ＲＳＴには作業開始時刻、ＲＥＮには作業終了時刻、ＲＴＩＴＬＥにはウィンドウタイトル、ＲＣＯＮＣには集中度、ＲＡＣＴには活性度、ＲＩＮＴには対面頻度、ＲＰＯＳには積極度、ＲＴＡＬには発話度、ＲＴＩには結合度、ＲＢＥには媒介度などが表示される。異なるデータとして、たとえば対面人数や発話時間などを表示してもかまわない。表示するデータとして、ある作業者やあるチームのメンバのものだけを表示したり、ある特定の時間のデータやその平均を表示したりすることなども可能である。
【０１７６】
図15は、本発明を用いた実施の形態のひとつで、作業品質評価を提供するサービスを行う場合のシステムの例を示す図である。ＰＲＯ１は作業品質評価サービスを提供するプロバイダである。一方、組織ＣＵＳ１とＣＵＳ２はそれぞれ別な組織・企業体であり、品質評価サービスを利用する側である。組織ＣＵＳ１内にはセンサデバイスＳＮ０１、基地局ＢＳ１１、コンピュータＰＣ１、ＰＣ操作・状態モニタリングプログラムＭＯＮ１、メールサーバＭＡＩＬＳＶ１１がある。これらを使って本発明の方法によって取得された作業者のＰＣ操作の情報やセンサ情報は、ゲートウェイＧＷ１およびインターネットＩＮＴ１を通じて、プロバイダＰＲＯ１内の管理サーバＳＶ１に格納される。ＳＶ１には、図１のＳＶ１に格納されたものと同等のものが格納される。組織ＣＵＳ２も、組織ＣＵＳ１と同等のシステムを持つ。
【０１７７】
図１６は図１５の構成において本発明の作業品質評価を行う手順を示す図である。まず組織ＣＵＳ１からプロバイダＰＲＯ１に対して、作業者のリストＵＬＩＳＴ１が提供される。プロバイダＰＲＯ１はそれに基づき必要なセンサデバイスＳＮ０、基地局デバイスＢＳ１、ＰＣ操作・状態モニタリングプログラムＭＯＮ１を提供する。それらを用いて組織ＣＵＳ１が作業のモニタリングを開始すると、センサデータＳＤＡＴＡ１や、ＰＣ操作・状態モニタリングログＰＣＬＯＧ１、emailのログＥＭＬＯＧ１がプロバイダＰＲＯ１に送信される。ＥＭＬＯＧ１にはメールの送受信を認識するための情報として、メールの送信者、受信者、送受信時刻が格納される。これを受け取ったプロバイダＰＲＯ１は解析エンジンＡＮ１にて、図１５のサーバ内で本発明の方法を実行することにより作業の品質を解析し、結果ＱＯＴ１として例えば図１４の作業品質情報を組織ＣＵＳ１に提供する。プロバイダＰＲＯ１はその情報の対価ＰＡＹ１を取得する。
【０１７８】
なお、組織からプロバイダにemailのログＥＭＬＯＧ１が送信される例について説明したが、センサデータやＰＣ操作・状態モニタリングのみが送信されるとしても、本発明を適用して作業品質情報を算出し作業品質評価を提供するサービスが可能であることは言うまでもない。図１７以降で説明する実施形態についても同様である。
【０１７９】
図１７は図１６と異なり、ある組織の作業品質を異なる組織が参照する例である。組織ＣＵＳ１の作業情報やセンサデータをプロバイダＰＲＯ１が取得し、解析するところまでは図１６と同様である。
【０１８０】
ここで、組織ＣＵＳ１の作業成果、例えば組織ＣＵＳ１が作成した電子ファイルＦＩＬＥ１を、ＣＵＳ２が受け取ったとする。以下の手順により組織ＣＵＳ２は、該ファイルの品質を知ることができる。まず組織ＣＵＳ２からプロバイダＰＲＯ１に、ファイルＦＩＬＥ１の品質情報の問い合わせＩＮＱ１を送る。問合せＩＮＱ１には、ファイルＦＩＬＥを識別するための情報が含まれる。プロバイダＰＲＯ１は、例えばファイルの署名や作成元等により該ファイルを確認し、その結果ＱＯＴ１として例えば図１４の作業品質情報を組織ＣＵＳ２に提供する。組織ＣＵＳ２はこれを見ることにより、ファイルＦＩＬＥ１の品質を知ることができる。組織ＣＵＳ２はこの対価ＰＡＹ２をプロバイダＰＲＯ１に支払う。またプロバイダＰＲＯ１は、組織ＣＵＳ１の品質評価代行に関する対価ＰＡＹ１を組織ＣＵＳ１から受け取る。
【０１８１】
この方法により、組織ＣＵＳ２はファイルＦＩＬＥ１の品質を、第３者の認証の下知ることができ、その結果、組織ＣＵＳ１やその作業を評価し、他の組織との比較をすることが可能になる。逆に組織ＣＵＳ１も、自らの成果を第３者を通じて示すことが可能になり、ファイルＦＩＬＥ１やそれを作成した作業に相当な対価を要求し、他の組織と比べた優位性を示すことが可能になる。
【０１８２】
また、図３６のようなインタフェースにて、組織間の比較を行うことも可能である。
【０１８３】
ＦＨ７は作業を選択するインタフェースであり、ユーザはここで関心のある作業を作業名やファイル名等で指定する。前述のプロバイダＰＲＯ１は、ここで指定された名称を含む作業やファイルを検索し、該当するものを後述のＦＨ１等のように表示する。
【０１８４】
その際、ＦＨ８のように解析の対象とする組織を指定するインタフェースを設け、ユーザが指定した組織のみを処理対象とすることで、ユーザが特に興味のある組織のみを表示することもできる。
【０１８５】
また、ＦＨ９のように解析の対象とする作業品質指標をインタフェースを設け、ユーザが指定した作業品質のみを処理対象とすることもできる。
【０１８６】
ＦＨ１０のように表示の形態を指定するインタフェースを設け、ユーザが見やすい形式を選択することも可能である。
【０１８７】
ＦＨ１のような表示によって対象期間における該作業の作業品質の平均や合計を表示することにより、ユーザが感心のある期間のみを知ることが容易になる。
【０１８８】
また、ＦＨ２のような時系列で作業品質の変化を表示することにより、品質の管理が適切に行われているか否かを知ることが可能になる。
【０１８９】
また、ＦＨ３のように、複数の品質評価指標を軸にして、その上に各組織の平均やちらばりを表示することによって、組織間の比較が容易になる。
【０１９０】
またこれらのグラフを、逐次送られてくるセンサデータや主観評価データにあわせて、リアルタイムで更新することも可能である。この更新の頻度を、ＦＨ４のようなインタフェースでユーザに指定させても良い。
【０１９１】
また、ＦＨ５のように、表示する組織の条件を選択させることによって、よりユーザが見たい情報を直接的に提示することが可能である。例えば、コミュニケーションの数が多い組織のみ表示したり、作業品質の悪い組織は表示しないなどの条件が挙げられる。
【０１９２】
また、ＦＨ６のように対象期間を設定するインタフェースを設け、ユーザが指定した期間のデータのみを処理対象とすることで、ユーザが特に興味のある期間のみを表示することができる。
【０１９３】
ＦＨ１１は、図１４で説明した作業品質の履歴であり、これをあわせて表示することで、ユーザはグラフで気になった組織の作業や品質を見ることができる。
【０１９４】
図１８は、図１５の構成での本発明の別な実施の形態として、組織改変提案サービスを行うフローを表したものである。組織ＣＵＳ１の作業データをプロバイダＰＲＯ１が取得し、解析するところまでは図１６と同様である。ただし組織ＣＵＳ１からプロバイダＰＲＯ１には、組織ＣＵＳ１のオフィスレイアウトＯＬＡＹＯＵＴ１が提供される。オフィスレイアウトＯＬＡＹＰＵＴ１の一例を図１９に示す。ここでは、座席がＡからＱまで１７個ある。
【０１９５】
図１８で示す組織改変提案サービスは、組織の実際のコミュニケーションや作業品質を反映して、より望ましい座席配置の提案ＰＯＣ１を提供するものである。ここでは望ましい座席配置として、普段頻繁にコミュニケーションしており、かつ、コミュニケーションしているときの作業品質が高い人同士をより近くに配置するとして説明する。もちろん、普段あまりコミュニケーションしていない人同士を近くに配置するという考えに基づいて後述するグラフの重みの計算式を定義することもできる。
【０１９６】
まず、センサデータＳＤＡＴＡ１の赤外線の対面情報を用いて、図１２に示した方法でネットワークグラフを作成する。本実施形態においては、emailをやりとりしたこともコミュニケーションとして加味し、物理コミュニケーションとemailコミュニケーションの両方を反映した、より実際のコミュニケーション構造に近いネットワーク構造を得ることができる。例えば、emailを1回送信したことを、赤外線対面1回と換算してグラフを作成する。例えばその結果、図２０に示すようなネットワークグラフが得られる。次に、作業品質影響度として各コミュニケーションが作業者の作業品質に及ぼす影響度を算出し、上記ネットワーク図の各接続の重みとして加味し、ネットワークグラフを更新する。これは、作業品質が向上するようなコミュニケーションが起こっている人同士を近くの座席に配置するためのものである。
【０１９７】
以下、例えば作業者１に対する作業者２の影響度を算出し、算出した影響度に基づいて作業者１と作業者２の間の重みを算出し、ネットワークグラフを更新する例について説明する。
【０１９８】
まず、作業者１に対する作業者２の影響度を求めるために、対面時刻抽出および品質計算を行う。対面時刻抽出は、作業者１と２が対面した時刻を特定するためのものであり、センサデータＳＤＡＴＡ１を格納したデータベースＳＤ１の、赤外線データのテーブルＴＩＲ１を参照して抽出する。次に抽出された時刻における品質計算を行う。品質は上述のようにいくつかあるが、ここでは集中度を例に説明する。作業者１の各時刻における集中度は図１１で説明した方法にて取得できる。そこで、作業者１が作業者２に対面している時刻、および、対面した以降一定時間（たとえば１時間）の時刻における集中度により、作業者１の集中度に対する作業者２の影響を推測することができる。ここでは、対面している時刻と対面後１時間までの間の集中度を平均し、作業者１の集中度に対する作業者２の影響度とする。同様にして今度は逆に、作業者２の集中度に対する作業者１の影響度とする。最後にこれら２つの影響度を平均し、作業者１と２の間の影響度とする。
【０１９９】
次に、この影響度が高ければ高いほどグラフの重みを大きくするために、つまり好影響を与え合うほど近くの席に配置するために、たとえば、対面回数に影響度の値を掛け合わせた結果をグラフの重みとすることが考えられる。この結果、図２０に示すようなネットワークグラフにおけるある作業者Ａと作業者Ｂの間の重みは、
（ＡＢ間の赤外線検出回数＋ＡＢ間のメール送受信回数）＊ＡＢの間の影響度
により算出される。この重みの情報を用いて、重みが大きければ大きいほど近くに配置されるように図２０のネットワークグラフを更新する。
【０２００】
次に上記で求めたネットワークグラフから、望ましい座席配置を計算する。これは、図２０のネットワークグラフを、できるかぎりその位置関係を保ったまま、図１９のオフィスレイアウト上にマッピングし、図２１のような座席割り当てを決めることである。図２１は、例えば座席Ａには作業者１７が割り当てられているということを示すものである。
以下、望ましい座席配置の計算方法の一例を示すが、各種の組み合わせ最適化アルゴリズムが適用可能である。まず初期手続きとして、グラフの端にある作業者を一つ選択し、割り当て候補者格納用配列ＱＵＥＵＥに格納する。配列ＱＵＥＵＥは先入先出し型のキューであり、先に格納された候補者から順に割り当て対象になる。ここでは最初に作業者6が選択されたとする。この作業者は人手で選択してもよいし、例えばすべての作業者間のグラフ上での距離をもとめてもっとも長い距離をもつ作業者を探すなど、自動的に求めてもよい。ここから、配列ＱＵＥＵＥが空になるまで、以下の手続きを繰り返す。まず配列ＱＵＥＵＥから、先頭の作業者を取り出し、オフィスレイアウト上でまだ割り当てがされていない中で一番アルファベットの後ろの座席に割り当てる。つまり座席Ｑ、Ｐ、Ｏ、Ｎ、、、の順に割り当てられる。それにあわせて、その取り出された作業者とコミュニケーションのある作業者で、まだ配列ＱＵＥＵＥに格納されたことがない作業者を、配列ＱＵＥＵＥに格納する。例えば図２０で最初に作業者６が格納されたとすると、次は作業者６と接続がある作業者１１、４、３、１３が格納される。この順序は、先に求めた重みの情報の大きい順とする。これで本作業者の割り当てが終わる。これを配列ＱＵＥＵＥが空になるまで、つまり全部の作業者の割り当てが完了するまで繰り返す。このようにして配置することにより、すでに座席が割り当てられた人とコミュニケーションの多い人を順に配置され、職場で現在必要なコミュニケーションがスムーズに取れるようになる。
【０２０１】
以上ではオフィスでの座席配置の変更を例に説明したが、同様の方法を用いて、組織のグループ内のメンバの入れ替えも提案できる。例えば図１９が、オフィスのレイアウトではなく、グループのメンバ構成をあらわすものとする。図１９では、チームが3つあり、各チームに５ないし６人のメンバで構成されるという意味になる。ここで上述の方法によって作業者の割り当てを行うと、頻繁にコミュニケーションする人同士を同じチームにすることができる。また別な方法としては、図２０のグラフを接続の密度によってクラスタリングしたり、グラフ上でつながりが疎な部分に分割線を入れる、すなわち分割線をまたぐ接続数が極小になるような組み合わせを求める方法もある。
【０２０２】
このように、行動状態（集中度）を示す行動指標を用いて作業者間の影響度を算出し、算出した影響度と対面頻度に基づいて作業者間のネットワークグラフを作成する。そして、作成したネットワークグラフに基づいてオフィスの座席配置の変更やグループ内のメンバの入れ替えなど、組織の業務改善を提案することが可能となる。
【０２０３】
次に、図１８の別な実施の形態として、作業者の主観評価を組み込んだ改変提案のフローを図２２に示す。図１８の方法は、集中度などの評価指標を用いて最適化しているが、作業者それぞれがそれを望ましいと思っている、作業者個々人の特性にあっているというには限界がある。
【０２０４】
そこで、作業者に状況を判定してもらい、それを重みとして改変する。図２２のフローでＳＤＲＡＴＥ１は、作業者の個々人の主観評価である。作業者は、主観評価例えば満足度や、チャレンジ度、興味、積極度などを、５段階などで定期的に評価し提出する。評価は紙面に記載する形でもよいし、web上でのアンケートや、センサデバイス上のボタンを用いて、作業者が入力するようにしてもよい。図２８は紙面でのアンケートの一例であり、図２９はセンサデバイス上で評価する一例である。提出する頻度は例えば、1時間に1回や、1日に1回などである。
【０２０５】
次に図１８の例と同様に各作業者間の重みを計算するが、ここでは、
（ＡＢ間の赤外線検出回数＋ＡＢ間のメール送受信回数）＊ＡＢの間の影響度＊主観評価
を各時間帯に（例えば日単位で）求め、それを平均したものをＡＢ間の重みとする。これにより、もし作業者Ａが作業者Ｂと会った日に評価が高い傾向があればＡとＢは近くに配置され、逆に評価が低ければ遠くに配置されるようになる。
【０２０６】
このように作業者の主観評価を反映して作業者間の重みを計算し、ネットワークグラフを作成することにより、作業者が望ましいと思っている、あるいは作業者の特性にあった業務改善を提案することが可能となる。
【０２０７】
また、上記では作業者が本人を評価する例を示したが、マネージャが部下を評価するなど、第３者が評価しても構わない。その効果としては、よりマネージャの嗜好にあった業務改善を提案することが可能となる。
【０２０８】
図３５は、図２２の実施例の構成の一例である。図２８のように紙面でアンケートＥＳ１を作成した場合には、ＯＣＲやスキャナＳＣ１で読み込んで評価を認識し、ネットワークＬＡＮ１を介してサーバＳＶ１の行動評価ログＴＲＲに格納する。もちろん人手で電子化ＥＬ１することも可能である。図２９のようにセンサデバイス上で評価した場合には、無線を使って基地局ＢＳ１にデータを送り、そこから同様にサーバＳＶ１の行動評価ログＴＲＲに格納することが可能である。
【０２０９】
図２３は図１８の別な実施の形態であるが、本例では、作業者の主観評価の変わりに、作業のパフォーマンスＰＥＲ１そのものを加味する。パフォーマンスは作業成果を直接的に示すもので、例えば売り上げや、作業の処理件数などであり、それぞれ販売業務の履歴を記録したシステムなどから取得し、図３５の業務ログＴＰＥＲのように保管できる。図２２に示す例と同様、例えば1時間に1回、1日に1回などパフォーマンスを計算し、それに基づき各作業者間の重みを計算する。つまり、
（ＡＢ間の赤外線検出回数＋ＡＢ間のメール送受信回数）＊ＡＢの間の影響度＊業務パフォーマンス
を時間帯ごとに（例えば日単位で）求め、それを平均したものをＡＢ間の重みとする。これにより、もし作業者Ａが作業者Ｂと会った日にパフォーマンスが高い傾向があればＡとＢは近くに配置され、逆に低ければ遠くに配置されるようになる。
【０２１０】
このように作業成果に基づいて作業者間の重みを計算し、ネットワークグラフを作成することにより、業績を反映した業務改善を提案することが可能となる。
【０２１１】
次に図２４は、ある時刻における作業品質、主観評価、作業内容と、センサ情報を対応付ける方法を示したものである。図２２ではある一定期間（例えば１日）を対象とした主観評価を利用した。ここではもっとミクロに、特定の時刻における主観評価を取得する。このデータを何度も繰り返し取得することにより、ある特定の加速度周波数や出現頻度と、主観評価の間の対応などを調べることが可能になる。
【０２１２】
図２４において、ＣＵＳ１の作業者がつけるセンサデバイスは、所定のタイミングで装着している作業者にシグナルＳＩＧ１を送る。ここで、シグナルＳＩＧ１とは、主観評価を記録するタイミングを音や光によって作業者に通知するものであり、例えば定期的に1時間に1回、もしくはランダムに1時間から2時間の間隔で音を鳴らすものである。作業者には、音がなったところで、その音を聴いた瞬間の主観評価ＳＩＲＡＴＥ１を記録し、プロバイダＰＲＯ１に送付してもらう。センサデータやＰＣの操作履歴は通常通り送られている。したがってプロバイダＰＲＯ１は、ある瞬間の主観採点と、その瞬間のセンサデータを取得することができる。
【０２１３】
この結果、図２５のような作業者の主観評価と行動状態を示す行動指標などが対応づけられた行動評価ログＴＲＲを得ることができる。このログＴＲＲには、作業者識別子ＲＷＩＤ、シグナルがなった時刻ＲＢＥＥＰＴ、採点した時刻ＲＲＡＴＥＴが自動的に格納される。次に作業者が記録した情報として例えば、場所ＲＰＬＡＣＥ、共同作業者ＲＣＷ、チャレンジ度ＲＲＣ、スキル発揮度ＲＲＳ、重要度ＲＲＩ、幸せ度ＲＲＨが格納される。また、センサから求めた情報として、シグナル前後一定時間（例えば1分や10分）における加速度の0から1Hzの量ＲＳＮＦ０、同加速度の1から2Hzの量ＲＳＮＦ１、同一定時間における発言比率ＲＳＳＰ、同一定時間における対面検出回数ＲＳＩＲ、さらに、同一定時間における集中度ＲＣＯＮ、同一定時間における積極度ＲＰＯＳを算出し、格納する。この行動評価ログＴＲＲは、管理サーバＳＶ１に格納される。
【０２１４】
上記ではシグナルＳＩＧ１は定期的、もしくはランダムに鳴らす例を示したが、プロバイダＰＲＯ１がデータをリアルタイムに解析することにより、より効果的なデータ収集ができる。特定の行動状態が検出された場合、たとえば、今までに出現したことがない行動状態を示すデータの組み合わせを検出したときに、プロバイダＰＲＯ１からインターネットＩＮＴ１、ゲートウェイＧＷ、基地局ＢＳ１を介して、該作業者が装着しているセンサデバイスにコマンドを送り、シグナルを鳴らす。それ以外にも例えば、頻繁に出現する行動状態を示すデータに関してシグナルを鳴らしてサンプル数を増やして作業者固有の動作に関するデータの精度をあげたり、行動の切れ目となる動作（例えば歩行など）を検出したときにシグナルを鳴らすことが可能である。
【０２１５】
上記行動評価ログＴＲＲから、各特定の行動やセンサデータに関する主観評価を得る一例を、図２６の加速度の周波数と主観評価との関係を示した周波数対主観評価マップで示す。これは図２５の行動評価ログの各サンプル（各行）に対し、特徴的な周波数を決める。この方法としてはシグナル前後一定時間でもっとも多く出現した周波数成分を取る方法や、平均的な周波数分布と比較してもっとも異なる周波数を選択してもよい。次に、同じ周波数帯に分類されたサンプルに関し、各主観評価値の平均を算出し、表に格納する。これにより、周波数対主観評価マップを求めることができる。平均に加えてデータの分散や標準偏差を格納すれば、その平均値がどれほど安定して出現するかを知ることもできる。
【０２１６】
また本行動評価ログＴＲＲに相関解析を用い、各行動と主観評価の関係を示すことが可能である。例えばチャレンジ度を表す列ＲＲＣと、集中度の列ＲＣＯＮの相関係数を求める。相関係数は、たとえば一般的なピアソンの積率相関係数を求める方法により、-1から1の間で求める。これが1に近い値になれば、この作業者にとってチャレンジ度と集中度に関係があるということがわかるようになる。
【０２１７】
この相関係数の計算を2つの主観評価に関してもとめて図示した例を図２７に示す。例えば２つの主観評価として、チャレンジ度とスキル発揮度を例にする。図２７において、横軸はスキル発揮度と各行動指標の相関係数、つまり、図２５における列ＲＲＳと他の列との相関係数である。縦軸は、チャレンジ度と各行動指標の相関係数である。ここで集中度を例にとり、集中度とスキル発揮度の相関係数が0.1、集中度とチャレンジ度の相関係数が0.08とする。この場合、集中度に関するデータは、x=0.1, y=0.08のところにプロットされる。集中度など定義された指標のほかに、加速度ＲＮＳＦ０・ＲＳＮＦ１などのより物理的なデータとの相関を表示することによって、最初に想定していない、もしくは職場環境や業務が変化したときに初めて重要になった、新しい行動指標を検討するきっかけを与えることも可能である。
【０２１８】
この表示方法によれば、ある作業者の行動状態と主観評価の関係が容易にわかる。さらに、グラフのどの象限にどのデータがあるかを着目することにより、どの行動を伸ばすべきか、どの行動を変えるべきかを判断することができる。例えばグラフの第１象限にある行動は、多ければ多いほど高い主観評価につながるが、逆に第３象限にあるものは、少なければ少ないほど良い結果に結びつく。
【０２１９】
また、ある主観評価の特定の組み合わせに意味を持たせて表示することも可能である。例えば心理学では難しい問題（高いチャレンジ度）に高いスキルを発揮して作業に集中している人間の状態は”フロー状態”という名前で定義されている。したがって、図２７において第一象限に入っている行動を、フロー状態時に観察される行動、もしくはフロー状態を促進する行動として提示することが可能である。図３０は、作業者間ＡとＢの行動や主観評価間の関係を表示した図である。これを作成するために、まず図２５の行動評価ログに対し、データを作業者毎に分割し、同じ時間帯（例えば同じ日）のデータが左右に並ぶように結合する。それが図３１に示す行動評価ログである。次にこのログに対し、作業者ＡとＢの間の各２列間で相関係数を求める。例えば作業者Ａのチャレンジ度ＲＲＣと作業者Ｂのチャレンジ度ＲＲＣの間の相関係数、作業者Ａのチャレンジ度ＲＲＣと作業者Ｂの積極度ＰＯＳの間の相関係数などを求めてゆく。図３０は、その各相関係数をマトリクスにして、相関の値を色で表示したものである。例えばマトリクスの１行５列（一番右上）は、作業者Ａのチャレンジ度と作業者Ｂの積極度の間の相関係数を表す。各セルの色は、図３０では例えば一定の値(0.5)以上は白、一定の値(-0.5)以下は黒、それ以外はグレーとしている。この表示により、ある作業者の集中度が他の作業者にどう影響を与えているかを知ることができる。また上記では同じ時間帯のデータを結合して相関係数を求めたが、一定時間ずれた時間のデータを結合して同じ計算をすれば（例えば作業者Ａのデータと、１時間後の作業者Ｂのデータを結合）、ある作業者Ａが一定時間後の作業者Ｂに与える影響を求めることができる。逆にずらせば（例えば作業者Ａのデータと、１時間前の作業者Ｂのデータを結合）、ある作業者Ｂが一定時間後の作業者Ａに与える影響を求めることができる。この時間差を、後の図３３のＦＧ５のようなインタフェースでユーザに指定させることも可能である。
【０２２０】
図３０では２人の間の関係を図示したが、マトリクスを拡大して図３２のように表示することにより３人以上の関係を表示し、グループで他の大勢の人に好影響を与えている人や、逆に悪影響を与えている人などを把握することができる。
【０２２１】
また各作業者をノードとし、かつ各２者間の影響の値を接続の重みとして、ネットワークグラフとして表現することも可能である。図３３に例を示す。図のノードＡからＥはそれぞれ作業者である。ノード間のリンクは該作業者間の影響を表したものであり、矢印の元の作業者が、矢印の先の作業者に影響を与えることを意味する。影響の大きさ、つまり上述の相関係数の大きさは、矢印の太さとして表現される。また、影響の種類によって、矢印の種類を変えることも可能である。図では例として、集中度を上げるなど好影響にはＦＧ４のように”＋”を、逆に下げるなど悪影響には“−”をつけた。
【０２２２】
望ましい組織は、すべての作業者間が”＋”で結ばれた組織である。この影響の向きや数から、この組織上での問題や、好影響をうむためのポイントなどが判別できるようになる。例えば作業者Ａ、Ｃ、Ｄの間では、ＡがＣに好影響を与え、ＣがＤに好影響を与え、ＤがＡに好影響を与えるというポジティブなループになっており、この３人をより密接に連携させることが望ましいことがわかり、近い座席や同じ業務を割り当てたり、ある一人に好影響を与えることで他の２人への好影響を間接的に促すことが可能である。このようなループには、視覚的に目立つように例えばＦＧ１のようなループをおく。逆にお互いに悪影響を与え合うループを自動的に探してそのループを視覚的に目立つようにすることも可能である。このようなループを見つけたマネージャは、その作業者らを別な業務に割り当てたり、作業者間のコミュニケーションの方法や頻度を変えることなどが試行できる。
【０２２３】
他にこのグラフから、不均衡なコミュニケーション構造を見つけることも可能である。例えば作業者ＢとＤは、ＤはＢに好影響を与えるものの、ＢはＤに悪影響を与える関係となっている。もちろん３人以上の間でもこのような関係は生じうる。このような関係においてコミュニケーションを増やせばよいか減らせば良いかは一概にはわからないものの、その不均衡な関係を図のＦＧ３のようにマネージャもしくは本人に提示することにより、原因を解析したり、改善を試行錯誤することが可能になる。
【０２２４】
また別なネットワークの特徴として、各作業者に関し、他のメンバに好影響を与える度合いを計算し、それを可視化することも可能である。例えばここでは、該作業者が、何人のメンバに好影響を与えるかを、グラフの構造から計算する方法を示す。まず作業者Ａが他のメンバに与える影響を調べる。作業者ＡとＢの影響を調べるために、作業者ＡからＢへの経路を探索し、その経路上で”−“の数を数える。すべて”＋“で”−“が０であれば、作業者ＡはＢに好影響を与えることが期待できる。
【０２２５】
また実は”−“があっても、作業者ＡがＢに好影響を与える場合がありうる。例えば図で作業者Ｂ−Ｆ、Ｆ−Ｇ間はそれぞれ”−“で結ばれているが、これはＢとＦの状態が逆であり、かつＦとＧの状態が反対であるということなので、間接的にＢとＧは同じ状態になることを意味する。つまり”−“があっても、その数が偶数個であれば、好影響とみなせる。一方奇数個であれば、悪影響とする。作業者ＡとＢの間に経路がない場合には、影響はなしとみなす。またＡとＢの間に経路が複数あり好影響と悪影響の場合が混在するときには、好影響と悪影響の多いほうに決めたり、無条件に悪影響とみなしてもよい。
【０２２６】
こうして、作業者Ａから各作業者への影響を求め、好影響を与える数と、悪影響を与える数の比率を計算し、作業者Ａの影響度とする。この計算を作業者Ａだけでなく全作業者に関して計算し、ネットワークグラフ上で特徴的に表示することによって、組織に好影響を与える人や、悪影響を与える人を知ることが容易になる。例えば好影響を与える人にＦＧ２のような表示をつけたり、好影響を与える人ほど画面の上部に表示したり、地図の等高線を模した図３４の表示方法を用いて好影響を与える人ほど山の上部に表示する方法などがあげられる。
【０２２７】
またＦＧ１０のように対象期間を設定するインタフェースを設け、ユーザが指定した期間のデータのみを処理対象とすることで、ユーザが特に興味のある期間のみを表示することができる。
【０２２８】
また上述のとおり、ある作業者の行動後、一定期間が経過した後で別な作業者にどの程度の影響があるかを求めることができる。例えば、ＦＧ５のように時間を指定するインタフェースを設け、ユーザにより時間が指定された場合、ある作業者のデータとユーザが指定した遅延時間後の別な作業者のデータを結合して影響度を求めることにより、一定期間経過後の影響を表示することが可能となる。
【０２２９】
またＦＧ１１のように解析の対象とするグループを指定するインタフェースを設け、ユーザが指定したグループのみを処理対象とすることで、ユーザが特に興味のあるグループのみを表示することができる。
【０２３０】
またＦＧ１２のように解析の対象とする作業者を指定するインタフェースを設け、ユーザが指定した作業者のみを処理対象とすることで、ユーザが特に興味のある作業者のみを表示することができる。
【０２３１】
またＦＧ１３のように強調表示したい特徴を指定するインタフェースを設け、ユーザが指定した特徴をＦＧ１、ＦＧ２、ＦＧ３、ＦＧ４のように表示することで、ユーザが特に興味のある特徴のみを表示することができる。
【０２３２】
ＦＧ６のようなネットワークグラフの変化を動画で表示するか否かを指定するインタフェースを設け、該期間のネットワークグラフの変化を動画で表示するようにユーザに指定させることができる。
【０２３３】
また図３３のようなネットワークグラフを、逐次送られてくるセンサデータや主観評価データにあわせて、リアルタイムで更新することも可能である。この更新の頻度を、ＦＧ７のようなインタフェースでユーザに指定させても良い。
【０２３４】
ボタンＦＧ８は、図３４のように別なビューの表示を選択するためのものである。
【０２３５】
またＦＧ９のように、表示する作業者の条件を選択させることによって、よりユーザが見たい情報を直接的に提示することが可能である。例えば、コミュニケーションの数が多い作業者のみ表示したり、好影響を与える作業者のみを表示するなどの条件が挙げられる。
【０２３６】
ＦＧ１６は、図１４で説明した作業品質の履歴であり、これをあわせて表示することで、ユーザはネットワークグラフで気になった作業者の作業や品質を見ることができる。
【０２３７】
またＦＧ１４は、図で選択されている作業者の作業品質やセンサの値を表示するインタフェースであり、該期間で上述の集中度などの品質評価値や、対面人数などのセンサの値がどう変化したかを折れ線グラフ等で表示する。同様にＦＧ１５は、２人の作業者の間のコミュニケーションの変化を可視化するインタフェースで、該期間で上述の活性度や、２人の対面回数がどう変化したかを、どうように折れ線グラフ等で表示する。これらによりユーザは各作業者の行動を解析することが容易になる。
【０２３８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものでなく、種々変形実施可能であり、上述した各実施形態を適宜組み合わせることが可能であることは、当業者に理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【０２３９】
【図１】第一の実施例のセンサネットワークシステムの構成を示す図の一例。
【図２】第一の実施例のセンサノードのハードウェア構成を示すブロック図の一例。
【図３】第一の実施例の中継機のハードウェア構成を示すブロック図の一例。
【図４】第一の実施例の基地局のハードウェア構成を示すブロック図の一例。
【図５】第一の実施例の管理サーバのハードウェア構成を示すブロック図の一例。
【図６】第一の実施例のＰＣ操作・状態のログを格納するテーブルの構成とデータ例。
【図７】第一の実施例のセンサデータを格納するテーブルの構成図の一例。
【図８】第一の実施例の作業者識別情報格納テーブルの構成とデータの一例。
【図９】第一の実施例の中継機のReal-Time Clockを設定するフロー図の一例。
【図１０】第一の実施例のセンサノードおよびＰＣの時刻同期のフロー図の一例。
【図１１】第一の実施例の集中、活性、対面、発言、積極の判定方法のフロー図の一例。
【図１２】第一の実施例の結合度、媒介度を計算するフロー図の一例。
【図１３】第一の実施例の作業品質を計算するフロー図の一例。
【図１４】第一の実施例の作業品質を表示する画面の一例。
【図１５】品質評価を行う実施例のシステム全体の構成を示す図の一例。
【図１６】品質評価を行う実施例のフローを示す図の一例。
【図１７】品質評価を行う実施例のフローを示す図の一例。
【図１８】改善提案を行う実施例のフローを示す図の一例。
【図１９】オフィスレイアウトを示す図の一例。
【図２０】作業者間ネットワークを示す図の一例。
【図２１】オフィスレイアウトを示す図の一例。
【図２２】改善提案を行う実施例のフローを示す図の一例。
【図２３】改善提案を行う実施例のフローを示す図の一例。
【図２４】ある時刻での主観評価を取得する実施例のフローを示す図の一例。
【図２５】ある時刻での主観評価と行動データをまとめたデータを示す図の一例。
【図２６】行動周波数と主観評価のマッピングを示す図の一例。
【図２７】行動データと主観評価の相関係数を示す図の一例。
【図２８】主観評価を行う用紙を示す図の一例。
【図２９】主観評価を行うハードウェアを示す図の一例。
【図３０】２人の作業者の行動データと主観評価の相関係数を示す図の一例。
【図３１】２人の作業者の行動データと主観評価をまとめたデータを示す図の一例。
【図３２】３人の作業者の行動データと主観評価の相関係数を示す図の一例。
【図３３】作業者間の影響を示す図の一例。
【図３４】作業者間の影響を示す図の一例。
【図３５】主観評価や業務評価を利用する実施例のシステム構成を示す図の一例。
【図３６】組織間比較を行うインタフェースを示す図の一例。
【符号の説明】
【０２４０】
1…基地局、2…中継機、3…センサノード、4…管理サーバ、311…時刻設定要ノード管理テーブル、710…時刻設定要フラグ、1001…基準時刻、1005…時刻取得、1007…Polling、1010…時刻合わせ(setTime)、1012、1013、1015…休眠期間、1006、1014…起動期間、1301…時刻設定。
ＢＳ１、ＢＳ２…基地局デバイス、ＷＣ１、ＷＣ２、ＷＣ３…無線通信、ＬＡＮ１…有線ネットワーク、ＳＶ１…管理サーバ、ＰＣ１、ＰＣ２…コンピュータ、ＫＥ１…キーボード、ＭＯ１…マウス、ＣＶ１…赤外線通信、ＰＨ１…ＩＰ電話、ＤＯ１…バーコード・タグ付媒体、ＲＤ２…バーコード・ＩＣタグ読み込み、ＲＤ１…バーコード・ＩＣタグリーダ、ＣＯ１…カメラ、ＭＩ１…マイク、ＷＫＲ１、ＷＫＲ２…作業者、ＳＮＳ１…音声センシング、ＳＤ１…センサデータ、ＳＮ０…センサノード、ＣＰＵ０…プロセッサ回路、ＲＦ０…無線回路、ＳＮＳ０…音・加速度・温度・赤外線センサ、ＭＳ２…センサデバイス制御プログラム、ＭＥＭ０…メモリ、ＩＮ０…ボタン，ＯＵＴ０…ＬＣＤ・ＬＥＤ・ブザー、ＰＣＤＢ１…ＰＣ操作履歴データベース、ＭＯＮ１、ＭＯＮ２…ＰＣ操作・状態モニタリングプログラム、ＭＡＩＬＳＶ１…メール管理サーバ、ＮＴＰＳ…時刻管理サーバ、ＢＣ１、ＢＣ２…赤外線信号発信機、ＢＩＲ１，ＢＩＲ２…赤外線信号、
201…無線送受信部（RF Transceiver）、202…表示部（Display）、203…ボタン（Button）、204…センサ、205…MicroProcessor、206…リアル・タイム・クロック、207…揮発性メモリ、208…不揮発性メモリ、209…読み出し専用メモリ、210…バッテリ、613…観測値テーブル、614…シーケンス番号記憶域、615…時刻未確定フラグ記憶域、616…観測値記憶域、617…該観測値の時刻記憶域、
301…無線送受信部、302…表示部、303…ボタン、304…センサ、305…MicroProcessor、306…リアル・タイム・クロック、307…揮発性メモリ、308…不揮発性メモリ、309…読み出し専用メモリ、310…電源回路、311…時刻設定要ノード管理テーブル、709…センサノードID記憶域、710…時刻設定要フラグ記憶域、
401…無線送受信部、402…表示部、403…ボタン、404…センサ、405…MicroProcessor、406…リアル・タイム・クロック、407…揮発性メモリ、408…不揮発性メモリ、409…読み出し専用メモリ、410…電源回路、411…バインディング・テーブル、412…LAN通信インタフェース、809…種類記憶域、810…ノードID記憶域、
501…ＣＰＵ、502…外部通信部、503…電源、504…ハードディスクドライブ、505…キーボード、506…ディスプレイ、507…メモリ、
ＲＰＴＩＤ…データ識別ＩＤ記憶域、ＲＷＩＤ…作業者識別ＩＤ記憶域、ＲＰＩＤ…ハードウェア識別ＩＤ記憶域、ＲＰＣＭＯＮＴ…該データ取得時刻記憶域、ＲＰＣＩＮＳＴ…該データ格納時刻記憶域、ＲＴＩＴＬＥ…ウィンドウタイトル文字列記憶域、ＲＡＰＰ…アプリケーション名文字列記憶域、ＲＦＮ…操作ファイル文字列記憶域、ＲＫＥ…ｙキーボード押下回数記憶域、ＲＭＭ…マウス移動量記憶域、ＲＮＥＴ…送受信データ量記憶域、ＲＣＰＵ…ＣＰＵ稼働率記憶域、ＲＭＩ…未読ＥＭＡＩＬ数記憶域、
ＴＩＲ…センサデータ格納テーブル、ＲＭＡＣＩＤ…デバイスネットワークアドレス記憶域、ＲＵＰＴＭ…データ格納時刻記憶域、ＲＧＷＡＤ…受信基地局識別ＩＤ記憶域、ＲＡＰＨＤ…センサデバイス種別記憶域、ＲＤＡＴ…ｙデータ種別記憶域、ＲＳＥＮＵ…シーケンス番号記憶域、ＲＳＡＩＤ…サンプリング識別子記憶域、ＲＯＢＰＥ…センシング間隔記憶域、ＲＳＥＰＥ…無線送信間隔記憶域、ＲＳＡＲＡ…データ取得周期記憶域、ＲＳＡＮＵ…サンプリング回数記憶域、ＲＵＳＩＤ…利用者識別ＩＤ記憶域、ＲＦＲＮＵ…分割フレームシーケンス番号記憶域、ＲＦＲＳＩ…分割フレーム個数記憶域、ＲＴＩＳＴ…センシング時刻記憶域、ＲＴＥＭＰ…温度データ記憶域、ＲＬＵＸ…照度データ記憶域、ＲＢＡＬＥ…バッテリー残量記憶域、ＲＬＱＩ…無線通信品質記憶域、ＲＩＲＤＳ…赤外線データ検出数記憶域、ＲＩＲ…赤外線データ記憶域、ＴＡＣＣ１…加速度センサデータ格納テーブル、ＲＡＣＤＳ…加速度データ検出数記憶域、ＲＡＣＣ…加速度データ記憶域、ＴＡＣＣ１…音声データ格納デーブル、ＲＶＯＤＳ…音声データ検出数記憶域、ＲＶＯＤＡ…音声データ記憶域、
ＴＩＤ１…作業者識別情報格納テーブル、ＴＳＤＩＤ…センサ識別子管理テーブル、ＲＵＩＤ…利用者識別ＩＤ記憶域、ＲＳＤＩＤ…センサデバイス識別ＩＤ記憶域、ＲＳＤＴＹＰＥ…センサデバイス種別記憶域、
ＴＰＣＩＤ…ＰＣ識別子管理テーブル、ＲＮＥＴ…ネットワークアドレス記憶域、
ＴＵＰ…利用者プロファイル管理テーブル、ＲＵＮＡＭＥ…利用者名記憶域、ＲＰＨＯＮＥ…利用者電話番号記憶域、ＲＭＡＩＬ…利用者Ｅメールアドレス記憶域、ＲＲＯＯＭ…利用者部屋番号記憶域、
ＲＬＯＧＩＮＩＤ…ログインＩＤ記憶域、ＲＰＡＳＳＷＤ…パスワード記憶域、
1001…基準時刻、1005…時刻取得、1007…Polling、1010…時刻合わせ要求(setTime)、1012、1013、1015…休眠期間、1006、1014…起動期間、1301…時刻設定、
1106、1108、1102…休眠期間、1107…起動期間、1101…時刻修正、1008、1009…コマンド応答、
1160、1170…時刻同期、1161、1171…ＰＣ操作・状態モニタリングプログラム動作期間、1162、1172…時刻同期確認、1163、1173…時刻同期確認結果通知、1164、1174…観測、
ＢＭＡＡ…加速度周波数計算、ＢＭＡＢ…集中判定、ＢＭＡＣ…ノイズ除去、ＢＭＡ１…加速度リスト、ＢＭＡ２、ＢＭＡ３…集中リスト、
ＢＭＢＡ…対面判定、ＢＭＢＢ…ノイズ除去、ＢＭＢ１、ＢＭＢ２…対面リスト、
ＢＭＣＢ…活性判定、ＢＭＣＣ…ノイズ除去、ＢＭＣ２、ＢＭＣ３…活性リスト、
ＢＭＤＡ…発言区間検出、ＢＭＤＢ…ノイズ除去、ＢＭＤ１、ＢＭＤ２…発言リスト、
ＢＭＥＡ…対面マトリクス作成、ＢＭＥＣ…隣接者検出、ＢＭＥＤ…隣接者間結合度検出、ＢＭＥ1…対面マトリクス、ＢＭＥ３…隣接者リスト、ＢＭＥ４…隣接者間結合度リスト、
ＢＭＦＢ…ネットワークグラフ作成、ＢＭＦＣ…2者間最短経路探索、ＢＭＦＤ…媒介度計算、ＢＭＦ２…ネットワークグラフ、ＢＭＦ３…最短経路リスト、ＢＭＦ４…全最短経路数、ＢＭＦ５…媒介度リスト、
ＢＭＧＡ…作業状況判定、ＢＭＧＢ…ノイズ除去、ＢＭＧＣ…有効作業抽出、ＢＭＧＤ…特定時刻データ抽出、ＢＭＧＥ…集中度平均計算、
ＢＭＧ１、ＢＭＧ２…作業状況リスト、ＢＭＧ３…有効作業時刻リスト、ＢＭＧ４…集中リスト、ＢＭＧ５…集中度、ＢＭＧ６…作業品質リスト。
【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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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