(57)【要約】  データ分析システムであって、人物の生産性に関する目的指標と人物の活動場所の環境に関する環境指標との関連を示す数理モデルを保持する記憶部と、センサから取得した人物の活動場所の環境に関するデータである環境データと、人物によって入力された人物の活動に関する目標を含む業務目標データとを受け付け、業務目標データと数理モデルとに基づいて、人物の生産性を高めるのに適した環境指標の条件を探索し、環境指標の条件と環境データとに基づいて、人物の生産性を高めるのに適した活動場所に関する情報を探索し、探索によって得られた活動場所に関する情報を出力する推奨処理部と、を有する。
2020105154.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物の生産性に関する目的指標と人物の活動場所の環境に関する環境指標との関連を示す数理モデルを保持する記憶部と、
センサから取得した人物の活動場所の環境に関するデータである環境データと、前記人物によって入力された前記人物の活動に関する目標を含む業務目標データとを受け付け、
前記業務目標データと前記数理モデルとに基づいて、前記人物の生産性を高めるのに適した前記環境指標の条件を探索し、
前記環境指標の条件と前記環境データとに基づいて、前記人物の生産性を高めるのに適した活動場所に関する情報を探索し、
探索によって得られた前記活動場所に関する情報を出力する推奨処理部と、を有することを特徴とするデータ分析システム。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ分析システムであって、
前記記憶部は、前記数理モデルを格納する第１のデータベースと、前記環境データを格納する第２のデータベースとを保持し、
前記推奨処理部は、前記第１のデータベースを参照して前記人物の生産性を高めるのに適した前記環境指標の条件を探索し、その後、前記第２のデータベースを参照して、前記人物の生産性を高めるのに適した活動場所に関する情報を探索することを特徴とするデータ分析システム。
【請求項３】
請求項２に記載のデータ分析システムであって、
前記数理モデルにおける前記環境指標は、前記活動場所の温度、湿度及び騒音の少なくとも一つを含み、
前記環境データは、前記人物がこれから活動を行う可能性がある複数の活動場所に設置された前記センサから取得された、前記数理モデルに含まれる前記環境指標の値を含むことを特徴とするデータ分析システム。
【請求項４】
請求項１に記載のデータ分析システムであって、
前記推奨処理部は、
前記業務目標データに対応する前記目的指標と前記環境指標との関連に基づいて、前記人物の生産性を高めるのに適した前記環境指標の条件を探索し、
前記環境指標の条件と前記環境データとの関係が所定の条件を満たす前記活動場所に関する情報を、前記人物の生産性を高めるのに適した活動場所に関する情報として探索することを特徴とするデータ分析システム。
【請求項５】
請求項１に記載のデータ分析システムであって、
前記数理モデルにおいて、前記目的指標と前記環境指標と前記人物の状態とが関連づけられ、
前記推奨処理部は、
前記人物によって入力された前記人物の状態をさらに受け付け、
前記入力された前記人物の状態と、前記業務目標データと、前記数理モデルと、に基づいて、前記人物の生産性を高めるのに適した前記環境指標の条件を探索することを特徴とするデータ分析システム。
【請求項６】
請求項１に記載のデータ分析システムであって、
前記推奨処理部は、
前記探索によって得られた前記活動場所の現在又は未来の状態を示す情報を取得し、
前記活動場所の現在又は未来の状態に基づいて、出力する前記活動場所に関する情報を決定することを特徴とするデータ分析システム。
【請求項７】
請求項６に記載のデータ分析システムであって、
前記活動場所の現在又は未来の状態を示す情報は、前記センサから取得された情報に基づく前記活動場所の滞在人数を示す情報、又は、前記活動場所の予約システムから得られた前記活動場所の予約状況であることを特徴とするデータ分析システム。
【請求項８】
記憶部と、推奨処理部と、を有するデータ分析システムが実行するデータ分析方法であって、
前記記憶部は、人物の生産性に関する目的指標と人物の活動場所の環境に関する環境指標との関連を示す数理モデルを保持し、
前記データ分析方法は、
前記推奨処理部が、センサから取得した人物の活動場所の環境に関するデータである環境データと、前記人物によって入力された前記人物の活動に関する目標を含む業務目標データとを受け付ける第１手順と、
前記推奨処理部が、前記業務目標データと前記数理モデルとに基づいて、前記人物の生産性を高めるのに適した前記環境指標の条件を探索する第２手順と、
前記推奨処理部が、前記環境指標の条件と前記環境データとに基づいて、前記人物の生産性を高めるのに適した活動場所に関する情報を探索する第３手順と、
前記推奨処理部が、探索によって得られた前記活動場所に関する情報を出力する第４手順と、を含むことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項９】
請求項８に記載のデータ分析方法であって、
前記記憶部は、前記数理モデルを格納する第１のデータベースと、前記環境データを格納する第２のデータベースとを保持し、
前記推奨処理部は、前記第２手順において、前記第１のデータベースを参照して前記人物の生産性を高めるのに適した前記環境指標の条件を探索し、その後、前記第３手順において、前記第２のデータベースを参照して、前記人物の生産性を高めるのに適した活動場所に関する情報を探索することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１０】
請求項９に記載のデータ分析方法であって、
前記数理モデルにおける前記環境指標は、前記活動場所の温度、湿度及び騒音の少なくとも一つを含み、
前記環境データは、前記人物がこれから活動を行う可能性がある複数の活動場所に設置された前記センサから取得された、前記数理モデルに含まれる前記環境指標の値を含むことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１１】
請求項８に記載のデータ分析方法であって、
前記第２手順において、前記推奨処理部は、前記業務目標データに対応する前記目的指標と前記環境指標との関連に基づいて、前記人物の生産性を高めるのに適した前記環境指標の条件を探索し、
前記第３手順において、前記推奨処理部は、前記環境指標の条件と前記環境データとの関係が所定の条件を満たす前記活動場所に関する情報を、前記人物の生産性を高めるのに適した活動場所に関する情報として探索することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１２】
請求項８に記載のデータ分析方法であって、
前記数理モデルにおいて、前記目的指標と前記環境指標と前記人物の状態とが関連づけられ、
前記第１手順において、前記推奨処理部は、前記人物によって入力された前記人物の状態をさらに受け付け、
前記第２手順において、前記推奨処理部は、前記入力された前記人物の状態と、前記業務目標データと、前記数理モデルと、に基づいて、前記人物の生産性を高めるのに適した前記環境指標の条件を探索することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１３】
請求項８に記載のデータ分析方法であって、
前記第３手順において、前記推奨処理部は、
前記探索によって得られた前記活動場所の現在又は未来の状態を示す情報を取得し、
前記活動場所の現在又は未来の状態に基づいて、出力する前記活動場所に関する情報を決定することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載のデータ分析方法であって、
前記活動場所の現在又は未来の状態を示す情報は、前記センサから取得された情報に基づく前記活動場所の滞在人数を示す情報、又は、前記活動場所の予約システムから得られた前記活動場所の予約状況であることを特徴とするデータ分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人と環境のセンサデータに基づき業務目的に効果的な執務空間を推薦する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、執務空間は多様化し、従業員は自由に働く場所を選択できるようになりつつある。しかしながら場所を選択する基準は本人の好みか空き状況程度しかなかった。一方、これまでにウェアラブルセンサで人間の歩行、睡眠などの行動を定量的に計測する技術が広がってきている。さらに、それらのデータを用い、業務の生産性と関連する行動指標を高めるための働き方アドバイスを提供する技術が特許文献１に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許文献１：特開２０１７−２０８００５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
オフィスワーカーは状況によって多様な業務目的、例えば執筆に集中したい、同僚と会話してアイディアを出したい、などを持っている。しかし目的によって適した執務空間は異なる。例えば執筆に集中するためには静かな空間が好ましく、アイディアを出すためには騒がしい空間や屋外の方が好ましいこともありえる。しかしながらオフィスの環境、具体的には室温、照度、環境音、及び人の数などはリアルタイムに変動する。また、人の個性及び状態によって効果を得やすい空間の特性は異なる。そのため、特定のエリアに滞在すれば常に同じ生産性が得られるものではない。よって、人と執務空間はその時々の状況を反映して動的にマッチングすることが有用である。【０００５】
以上を踏まえ、本発明の目的は、人と環境のセンサデータに基づき業務目的に効果的な執務空間を推薦するシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願発明による課題を解決する手段のうち、代表的なものを例示すれば、データ分析システムであって、人物の生産性に関する目的指標と人物の活動場所の環境に関する環境指標との関連を示す数理モデルを保持する記憶部と、センサから取得した人物の活動場所の環境に関するデータである環境データと、前記人物によって入力された前記人物の活動に関する目標を含む業務目標データとを受け付け、前記業務目標データと前記数理モデルとに基づいて、前記人物の生産性を高めるのに適した前記環境指標の条件を探索し、前記環境指標の条件と前記環境データとに基づいて、前記人物の生産性を高めるのに適した活動場所に関する情報を探索し、探索によって得られた前記活動場所に関する情報を出力する推奨処理部と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の一態様によれば、人と環境に関する時間連続的なセンサデータを分析して、業務における人のパフォーマンスを高めるために効果的な職場空間をリアルタイムにマッチングすることが可能となる。なお、上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明によって明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施の形態のリアルタイム執務空間活用レコメンドシステムの概要を示す説明図である。
【図２Ａ】本発明の実施の形態の学習フェーズにおける分析サーバおよび環境測定機の構成の一例を示すブロック図である。
【図２Ｂ】本発明の実施の形態の学習フェーズにおけるウェアラブルセンサおよび監視カメラの構成の一例を示すブロック図である。
【図３Ａ】本発明の実施の形態の運用フェーズにおけるクライアントおよびアプリケーションサーバの構成の一例を示すブロック図である。
【図３Ｂ】本発明の実施の形態の運用フェーズにおける環境測定機および監視カメラの構成の一例を示すブロック図である。
【図４Ａ】本発明の実施の形態のクライアントのディスプレイに表示される画面の一例を示す説明図である。
【図４Ｂ】本発明の実施の形態のクライアントのディスプレイに表示される画面の一例を示す説明図である。
【図５Ａ】本発明の実施の形態のクライアントのディスプレイに表示される画面の一例を示す説明図である。
【図５Ｂ】本発明の実施の形態のクライアントのディスプレイに表示される画面の一例を示す説明図である。
【図６Ａ】本発明の実施の形態のクライアントのディスプレイに表示される画面の一例を示す説明図である。
【図６Ｂ】本発明の実施の形態のクライアントのディスプレイに表示される画面の一例を示す説明図である。
【図７】本発明の実施の形態のウェアラブルセンサにてユーザにアンケートを行う場合の画面の一例を示す説明図である。
【図８】本発明の実施の形態の学習フェーズにおいて、ウェアラブルセンサ、環境測定機および監視カメラにおいて行われるセンシングの手順と、そのデータを分析サーバに格納するまでの手順とを示すシーケンス図である。
【図９】本発明の実施の形態の学習フェーズにおいて、分析サーバにおいて行われる数理モデルを生成する手順と、分析サーバの数理モデルＤＢをコピー、抜粋または統合してアプリケーションサーバの数理モデルＤＢを更新する手順とを示すシーケンス図である。
【図１０】本発明の実施の形態の運用フェーズにおいて、アプリケーションサーバにおいて計測された環境データを処理し更新する手順を示すシーケンス図である。
【図１１】本発明の実施の形態の運用フェーズにおいて、ユーザがクライアントを操作して入力した業務目標に対して、アプリケーションサーバがレコメンドを生成して画面に提示する手順を示すシーケンス図である。
【図１２Ａ】本発明の実施の形態の数理モデルＤＢに含まれる目的変数テーブルの構成の一例を示す説明図である。
【図１２Ｂ】本発明の実施の形態の数理モデルＤＢに含まれる数理モデルテーブルテーブルの構成の一例を示す説明図である。
【図１２Ｃ】本発明の実施の形態の数理モデルＤＢに含まれる解説文テーブルの構成の一例を示す説明図である。
【図１３】本発明の実施の形態の執務空間情報ＤＢの構成の一例を示す説明図である。
【図１４】本発明の実施の形態のエリア定義情報の構成の一例を示す説明図である。
【図１５Ａ】本発明の実施の形態の環境計測器によって計測された情報を格納する端末管理情報の構成の一例を示す説明図である。
【図１５Ｂ】本発明の実施の形態のウェアラブルセンサによって計測された情報を格納する端末管理情報の構成の一例を示す説明図である。
【図１５Ｃ】本発明の実施の形態の監視カメラによって計測された情報を格納する端末管理情報の構成の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明は、業務目的に効果的な執務空間をリアルタイムに推薦するシステムであり、人と環境の状況を計測したセンサデータを用いることを特徴とする。以下、図面を用いて説明を行う。
【００１０】
最初に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１１】
＜図１：システム概要＞
図１は、本発明の実施の形態のリアルタイム執務空間活用レコメンドシステムの概要を示す説明図である。
【００１２】
本発明の実施の形態では、数理モデルを作るための学習フェーズと、数理モデルを用いて執務空間活用レコメンドシステムを運用する運用フェーズの二種類が存在する。
【００１３】
まず、学習フェーズについて述べる。
【００１４】
学習フェーズは、ウェアラブルセンサ（ＩＲ）、環境測定機（ＥＭ）、監視カメラ（ＳＣ）及び分析サーバ（ＳＳ）から構成される。ただし、監視カメラ（ＳＣ）は必須の構成ではない。
【００１５】
ウェアラブルセンサ（ＴＲ）をユーザ（ＵＳ）が装着する。ウェアラブルセンサ（ＴＲ）内の、物理量を計測するセンサ（図示省略）が、装着者の動きに関するセンシングデータ及び他の装着者とのインタラクション（例えば対面または近接状態）に関するセンシングデータを取得する。以下の説明ではウェアラブルセンサ（ＴＲ）が３軸加速度センサ（図示省略）を有し、それが計測した３軸加速度データを装着者の動きに関するセンシングデータとして用いるが、他の種類のセンサが計測した他の物理量を用いてもよい。
【００１６】
インタラクションは、例えば、ユーザ（ＵＳ）同士が対面した際に各ウェアラブルセンサ（ＴＲ）間で赤外線信号又はその他の無線信号等を送受信することで検知される。また、机上などに設置された赤外線ビーコン（ＩＢ）とウェアラブルセンサ（ＴＲ）とが通信することで、ユーザ（ＵＳ）が滞在した場所と時刻に関するセンシングデータを取得できる。取得されたこれらのセンシングデータは、無線または有線のネットワーク（ＮＷ）を通じて分析サーバ（ＳＳ）に格納される。
【００１７】
さらに、職務空間には所定のタイミングで（例えば一定の間隔で）主に屋内（屋外も含んでもよい）の環境を計測する環境測定機（ＥＭ）が設置される。環境測定機（ＥＭ）は、空間の状態を計測するセンサ群（例えば温度センサ、湿度センサ、及び騒音測定機などとするが、他の手段を用いても良い）を有し、それらを用いて職務空間の状況に関するセンシングデータを取得する。取得されたセンシングデータは、無線または有線のネットワーク（ＮＷ）を通じて分析サーバ（ＳＳ）に格納される。
【００１８】
また、職務空間の壁面または天井に設置された監視カメラ（ＳＣ）によって空間の状況を示す動画または静止画が記録され、無線または有線のネットワーク（ＮＷ）を通じて分析サーバ（ＳＳ）に格納される。
【００１９】
分析サーバ（ＳＳ）は、ウェアラブルセンサ（ＴＲ）からのデータから行動に関する特徴量を抽出し、環境測定機（ＥＭ）からのデータと監視カメラ（ＳＣ）からのデータから環境に関する特徴量を生成し、組み合わせて統計分析を行う。分析サーバ（ＳＳ）は、統計分析において、人間の業務のパフォーマンスに関する行動特徴量、例えば集中継続時間または会話時双方向度を目的変数として、統計的に関連のある他の行動特徴量および環境特徴量を見つけ出す。分析サーバ（ＳＳ）は、それらの特徴量間の組み合わせを数理モデルＤＢ（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）に格納する。
【００２０】
次に、運用フェーズについて述べる。
【００２１】
運用フェーズは、アプリケーションサーバ（ＡＳ）、クライアント（ＣＬ）、環境測定機（ＥＭ）及び監視カメラ（ＳＣ）によって構成される。ただし、監視カメラ（ＳＣ）は必須の構成ではない。また、運用フェーズはさらにウェアラブルセンサ（ＴＲ）を含んでもよいが、簡単のため本発明では含まない構成において説明を行う。
【００２２】
特定のタイミングで分析サーバ（ＳＳ）内の数理モデルＤＢ（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）はアプリケーションサーバ（ＡＳ）内の数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）に手動または自動でコピーされる。さらに、環境測定機（ＥＭ）及び監視カメラ（ＳＣ）のセンシングデータがリアルタイムにアプリケーションサーバ（ＡＳ）内の執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）に格納される。
【００２３】
今自分の業務目的に適した場所を探しているユーザ（ＵＳ）が、クライアント（ＣＬ）を操作して業務目的を入力すると、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）を検索して目的に合致する環境特徴量をピックアップし、さらに執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）に含まれる直近の時刻のデータから、ピックアップされた環境特徴量に最も近い状態を示すエリアをおすすめとしてディスプレイ（ＣＬＯＤ）に表示する。
【００２４】
＜図２Ａ、図２Ｂ：学習フェーズのシステム構成図＞
図２Ａおよび図２Ｂは、本発明の実施の形態の学習フェーズにおける分析サーバ（ＳＳ）、環境測定機（ＥＭ）、ウェアラブルセンサ（ＴＲ）および監視カメラ（ＳＣ）の構成の一例を示すブロック図である。
【００２５】
環境測定機（ＥＭ）は、屋内または屋外の環境を計測するための一群のセンサを含む機器であり、センサ部（ＥＭＳＥ）、記憶部（ＥＭＭＥ）、電池（ＥＭＢＴ）、制御部（ＥＭＣＯ）および送受信部（ＥＭＳＲ）を有する。
【００２６】
センサ部（ＥＭＳＥ）が有するセンサの例としては、温度センサ（ＥＭＳＥ＿Ｔ）、湿度センサ（ＥＭＳＥ＿Ｈ）、および環境音を測る騒音測定機（ＥＭＳＥ＿Ｓ）がある。ほかに空気中のＣＯ２濃度を測るセンサ（図示省略）などを含んでも良い。また環境測定機（ＥＭ）を屋外に設置する場合には、センサ部（ＥＭＳＥ）は、雨量および日照量などを測るための屋外環境用計測機器群（ＥＭＳＥ＿Ｏ）を含んでも良い。
【００２７】
また、記憶部（ＥＭＭＥ）には時刻情報を保持する時計（ＥＭＣＫ）、環境測定機（ＥＭ）を識別する端末ＩＤ情報（ＥＭＩＤ）、および計測した結果であるセンシングデータ（ＥＭＭＥ＿Ｓ）を格納する。また、環境測定機（ＥＭ）は、電源を確保するための電池（ＥＭＢＴ）を有する。
【００２８】
さらに、制御部（ＥＭＣＯ）は、センシングおよび送受信の制御を行う。具体的には、制御部（ＥＭＣＯ）は、時計（ＥＭＣＫ）内の時刻情報を標準時と同期させる時刻同期（ＥＭＣＯ＿Ｔ）、センサ部（ＥＭＳＥ）のセンサを制御し環境に関するデータを取得し時刻情報を付与するセンシング制御（ＥＭＣＯ＿Ｓ）、さらにそれらのデータを送受信部（ＥＭＳＲ）を介して分析サーバ（ＳＳ）に送信するデータ送信（ＥＭＳＤ）を実施する。
【００２９】
ウェアラブルセンサ（ＴＲ）は、人間の行動および状態を計測する目的のセンサであり、センサ部（ＴＲＳＥ）、入出力部（ＴＲＩＯ）、記憶部（ＴＲＭＥ）、電池（ＴＲＢＴ）、制御部（ＴＲＣＯ）および送受信部（ＴＲＳＲ）を有する。なお、本発明ではウェアラブルと記載しており、身体に装着されることを想定しているが、人間の身体の運動およびコミュニケーションなど同等のものが計測できるセンサであれば、身体に装着しないもの、例えばカメラや振動センサ、サーモメータなどを用いても良い。
【００３０】
センサ部（ＴＲＳＥ）に含むセンサの一例としては、身体の動きを計測するための加速度センサ（ＴＲＳＥ＿Ａ）、ウェアラブルセンサ（ＴＲ）間で通信し装着者同士の対面状態や近接状態を検知するための赤外線送受信機（ＴＲＳＥ＿ＩＲ）、照度センサ（ＴＲＳＥ＿Ｌ）および心拍計（ＴＲＳＥ＿Ｈ）がある。
【００３１】
また、ウェアラブルセンサ（ＴＲ）は、必要に応じてユーザ（ＵＳ）にアンケートを提示し回答を受け取るための入出力部（ＴＲＩＯ）を有しても良い。アンケート入力のための機能はウェアラブルセンサ（ＴＲ）とは別の端末、たとえばＰＣまたはスマートフォン（図示省略）に持たせてもよい。
【００３２】
入出力部（ＴＲＩＯ）は、アンケート設問および時刻を表示するための画面（ＴＲＩＯ＿Ｄ）、ユーザ（ＵＳ）が回答を入力したり画面を切り替えたりする操作を行うためのボタン（ＴＲＩＯ＿Ｂ）、および、特定の時刻にユーザ（ＵＳ）に回答を促すためのスピーカー（ＴＲＩＯ＿Ｓ）を有する。
【００３３】
記憶部（ＴＲＭＥ）は、時刻情報を保持する時計（ＴＲＣＫ）、ウェアラブルセンサ（ＴＲ）を識別する端末ＩＤ情報（ＴＲＩＤ）、計測した結果であるセンシングデータ（ＴＲＭＥ＿Ｓ）、および、アンケート回答結果のデータ（ＴＲＭＥ＿Ｑ）を格納する。また、ウェアラブルセンサ（ＴＲ）は、電源を確保するための電池（ＴＲＢＴ）を有する。
【００３４】
制御部（ＴＲＣＯ）は、センシングおよび送受信の制御を行う。具体的には、制御部（ＴＲＣＯ）は、時計（ＴＲＣＫ）内の時刻情報を標準時と同期させる時刻同期（ＴＲＣＯ＿Ｔ）、センサ部（ＥＭＳＥ）のセンサを制御し人間の行動や状態に関するデータを取得し時刻情報を付与するセンシング制御（ＴＲＣＯ＿Ｓ）、アンケートの表示や回答の入力を制御するアンケート制御（ＴＲＣＯ＿Ｑ）、さらにそれらのデータを送受信部（ＴＲＳＲ）を介して分析サーバ（ＳＳ）に送信するデータ送信（ＴＲＳＤ）を実施する。
【００３５】
監視カメラ（ＳＣ）は、壁や天井またはＰＣに取り付けられたカメラであり、空間に滞在する人の数や動きなどを動画または静止画で記録するためのものである。監視カメラ（ＳＣ）は、センサ部（ＳＣＳＥ）、記憶部（ＳＣＭＥ）、電池（図示省略）、制御部（ＳＣＣＯ）および送受信部（ＳＣＳＲ）を有する。
【００３６】
センサ部（ＳＣＳＥ）は、カメラ（ＳＣＳＥ＿Ｃ）を有する。また、記憶部（ＳＣＭＥ）は、時刻情報を保持する時計（ＳＣＣＫ）、監視カメラ（ＳＣ）を識別する端末ＩＤ情報（ＳＣＩＤ）や記録した結果である動画データ（ＳＣＭＥ＿Ｍ）を格納する。また、監視カメラ（ＳＣ）は、電源を確保するための電池（図示省略）を有する。
【００３７】
さらに、制御部（ＳＣＣＯ）は、撮影や送受信の制御を行い、時計（ＳＣＣＫ）内の時刻情報を標準時と同期させる時刻同期（ＳＣＣＯ＿Ｔ）、カメラ（ＳＣＳＥ＿Ｃ）を制御し空間を撮影する撮影制御（ＳＣＣＯ＿Ｒ）、さらにその撮影データを送受信部（ＳＣＳＲ）を介して分析サーバ（ＳＳ）に送信するデータ送信（ＳＣＳＤ）を実施する。
【００３８】
分析サーバ（ＳＳ）は、収集した人間の行動や環境に関するデータを分析し、人間の業務のパフォーマンスと環境状況に関する数理モデルを生成する役目を持つ。分析サーバ（ＳＳ）は、送受信部（ＳＳＳＲ）、記憶部（ＳＳＭＥ）および制御部（ＳＳＣＯ）を有する。
【００３９】
記憶部（ＳＳＭＥ）は、環境測定機（ＥＭ）、ウェアラブルセンサ（ＴＲ）及び監視カメラ（ＳＣ）などの端末ＩＤ及び種類を管理する端末管理情報（ＳＳＭＥ＿Ｔ）、それらが設置された空間の種類を示すエリア定義情報（ＳＳＭＥ＿Ａ）、特徴量抽出（ＳＳＣＯ＿ＦＥ）を行うためのプログラム群（ＳＳＭＥ＿Ｐ）、収集したセンシングデータを格納するセンシングＤＢ（ＳＳＭＥ＿ＳＤ）、抽出された特徴量を格納する特徴量ＤＢ（ＳＳＭＥ＿ＦＤ）、及び、算出した数理モデルを格納する数理モデルＤＢ（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）を有する。
【００４０】
制御部（ＳＳＣＯ）は、ネットワーク（ＮＷ）を介して送受信部（ＳＳＳＲ）から諸々のデータを受信（ＳＳＲＤ）し、特徴量抽出プログラム（ＳＳＭＥ＿Ｐ）を用いてそれぞれのデータの種類に合わせた特徴量を抽出する（ＳＳＣＯ＿ＦＥ）。特徴量の具体例としては、ウェアラブルセンサ（ＴＲ）から得られたデータから算出されるものとしては、歩数、平均心拍数、他者との対面時間や対面人数、会話時の双方向度、加速度センサデータを用いて職場や個人の活性状態を示すハピネス度、エリア別の滞在場所や滞在時間、及びアンケート回答結果などがある。環境測定機（ＥＭ）から得られたデータから算出する特徴量の例としては、５分または１０分単位の平均室温または温度と湿度から算出する不快指数などがある。監視カメラ（ＳＣ）から得られたデータから算出する特徴量の例としては、カメラが置かれたエリアの滞在人数、滞在者の属性別の人数比、滞在者の歩行または静止などの活動状態などがある。
【００４１】
また、環境測定機（ＥＭ）、ウェアラブルセンサ（ＴＲ）及び監視カメラ（ＳＣ）などの一連の端末は時刻同期されているため、複数の種類の端末から取得された同時間帯のデータを組み合わせることで、例えば「室温２５〜２８度のエリア下で歩数６０歩／分以上」といった組み合わせ特徴量を生成しても良い。
【００４２】
次に、事前に少なくとも１つ以上の目的変数として使える人間の行動または状態に関する特徴量（アンケートの回答結果も含む）を定義しておく。順に１つずつ目的変数を指定（ＳＳＣＯ＿ＳＯ）して、統計分析（ＳＳＣＯ＿ＳＡ）とそこから得られた数理モデル格納（ＳＳＣＯ＿ＭＤ）を行う。統計分析（ＳＳＣＰ＿ＳＡ）は、単回帰分析や重回帰分析、機械学習などを用いて、所定の目的変数と統計的有意に関連する説明変数（環境に関する特徴量や行動に関する特徴量またはそれらを組み合わせた特徴量）を見つけ出すものである。その目的変数と説明変数の組み合わせ群を、数理モデルと呼ぶ。数理モデルを生成することで学習フェーズが完了する。
【００４３】
＜図３Ａ、図３Ｂ：運用フェーズのシステム構成図＞
図３Ａ及び図３Ｂは、本発明の実施の形態の運用フェーズにおけるクライアント（ＣＬ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）、環境測定機（ＥＭ）および監視カメラ（ＳＣ）の一例の構成を示すブロック図である。
【００４４】
運用フェーズは、学習フェーズで生成した数理モデルを用いて、執務空間活用レコメンドシステムを運用するためのフェーズである。数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）は、学習フェーズの分析サーバ（ＳＳ）で作成した数理モデルＤＢ（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）をコピーまたは統合したものであるが、適用する職場は学習フェーズと運用フェーズとで同じである必要はない。つまり、数理モデルを作るためのデータを収集する職場と、それを利用した執務空間活用レコメンドシステムを活用する職場とは異なっても良い。
【００４５】
運用フェーズにおいて、環境測定機（ＥＭ）と監視カメラ（ＳＣ）は学習フェーズと同等の構成であるため説明を省略する。センサの種類および機種は学習フェーズと全く同一である必要はないが、誤差の範囲および設置場所の基準などについて、学習フェーズで用いたものと類似した性能である方が望ましい。また、運用フェーズの環境測定機（ＥＭ）および監視カメラ（ＳＣ）が取得したセンシングデータ（ＥＭＭＥ＿Ｓ）および動画データ（ＳＣＭＥ＿Ｍ）の送り先がアプリケーションサーバ（ＡＳ）である点は、学習フェーズとは異なる。
【００４６】
アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、数理モデルを活用し、ユーザ（ＵＳ）の業務目的に適した執務空間内のエリアを推薦するための処理を行う役目を持つ。アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、送受信部（ＡＳＳＲ）、記憶部（ＡＳＭＥ）、環境データ処理部（ＡＳＣＥ）およびレコメンド処理部（ＡＳＣＯ）を有する。
【００４７】
記憶部（ＳＳＭＥ）は、環境測定機（ＥＭ）および監視カメラ（ＳＣ）などの端末ＩＤおよび種類を管理する端末管理情報（ＡＳＭＥ＿Ｔ）、それらが設置された空間の種類を示すエリア定義情報（ＡＳＭＥ＿Ａ）、特徴量抽出（ＡＳＣＥ＿ＦＥ）を行うためのプログラム群（図示省略）、収集したセンシングデータを格納するセンシングＤＢ（図示省略）、逐次更新される最新の執務空間のデータを管理する執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）、および、分析サーバ（ＳＳ）からコピーまたは部分的に抽出した数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）を有する。
【００４８】
図１２Ａ〜図１２Ｃに数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）または（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）に含まれるテーブルの構成の一例を示す。
【００４９】
具体的には、図１２Ａは、本発明の実施の形態の数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）および（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）に含まれる目的変数テーブル（ＳＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｏ）および（ＡＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｏ）の構成の一例を示す説明図である。図１２Ｂは、本発明の実施の形態の数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）および（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）に含まれる数理モデルテーブルテーブル（ＳＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｔ１）および（ＡＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｔ１）の構成の一例を示す説明図である。図１２Ｃは、本発明の実施の形態の数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）および（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）に含まれる解説文テーブル（ＳＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｅ）および（ＡＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｅ）の構成の一例を示す説明図である。
【００５０】
数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）および（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）に含まれるテーブルの種類およびカラムの種類などの構造はほぼ同じである。図１２Ａには目的変数を定義するテーブル（ＳＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｏ）および（ＡＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｏ）の構造の一例を示す。これはあらかじめ目的変数として利用可能な人間の業務のパフォーマンスに関する行動特徴量やアンケート項目を指定したテーブルである。統計分析（ＳＳＣＯ＿ＳＡ）ではこれらを目的変数として分析が行われる。
【００５１】
図１２Ｂには、数理モデルテーブル（ＳＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｔ１）および（ＡＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｔ１）の構造の一例を示す。ここでは目的変数として＃１、つまり「集中継続時間」を選択した場合に絞り込まれた結果を表示している。数理モデルテーブル（ＳＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｔ１）および（ＡＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｔ１）に記載されるのは、選択された目的変数と統計的に関連することが確認された説明変数である。
【００５２】
たとえば図１２Ｂの数理モデルテーブルの１行目では、環境が「温度２３〜２５℃」の範囲かつ環境音が「５０〜６０ｄＢ」の中で、「アンケート回答による思考の速さが４〜５と高い」状態で「デスクワーク＿３０分以上」行った場合に集中継続時間が高いということを示している。このように、環境に関する特徴量と人間の行動または状態に関する特徴量との組み合わせ特徴量を説明変数とし、特定の目的変数との統計的関連を明示する。
【００５３】
テーブル内の統計量ｒはその関連の強さを示す統計量であり、たとえば重回帰係数などを記載する。また、統計分析を行う際に、特徴量の時刻に留意すると分析結果の解釈の仕方が変わる。目的変数と説明変数が同じ時間帯になるものを用いた場合には、説明変数の状態である間に目的変数が向上することを示す。これを分析種別カラムではＤｕｒｉｎｇと記載している。
【００５４】
また、目的変数が説明変数より後の時刻になるように選択した場合には、説明変数の状態の後に目的変数が向上することを示す。これを分析種別カラムではＡｆｔｅｒと記載している。さらに、時間の区切りを１日で区切り、同じ日付の目的変数と説明変数のデータを用いた場合には、説明変数の状態があった日には目的変数が上がることを示す。これを分析種別カラムではＤａｙと記載している。
【００５５】
さらに、上記のようなテーブルのままではユーザ（ＵＳ）が理解しにくいので、図１２Ｃに示すように、テーブルの値に基づいて自動的に生成した解説文を格納する解説文テーブル（ＳＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｅ）および（ＳＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｅ）もあるとよい。
【００５６】
図１３は、本発明の実施の形態の執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）の構成の一例を示す説明図である。
【００５７】
執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）は、環境測定機（ＥＭ）および監視カメラ（ＳＣ）で得たデータおよびその特徴量を、時刻データと関連付けて管理するためのデータベースである。１つの部屋またはエリアに複数の端末が設置されていることがありえるが、執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）は、端末管理情報（ＡＳＭＥ＿Ｔ）に含まれる情報と関連付けて、部屋またはエリアを示すＲｏｏｍＩＤと時刻をキーとしたテーブルになっている。執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）は、屋内の環境測定機（ＥＭ）から得た温度、湿度および音量など、屋外の環境測定機（ＥＭ）から得た日照量および雨量など、ならびに、監視カメラ（ＳＣ）から得た滞在人数などの特徴量のデータを、エリア別かつ時刻ごとに示すテーブルである。
【００５８】
図１３では省略されているが、執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）は、使用するために予約が必要な部屋またはエリアに関しては、その予約状況を示すデータをさらに含んでもよい。本実施形態のリアルタイム執務空間活用レコメンドシステムの運用フェーズが適用される職場において、部屋またはエリアの予約状況を管理するための予約システムが当該リアルタイム執務空間活用レコメンドシステムとは独立に稼働している場合には、その予約システムから読み出された予約状況を示すデータが執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）に格納されてもよいし、執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）が予約状況を示すデータを保持せずに、必要に応じて予約システムが参照されてもよい。また、ユーザが使用したい時間帯が既に予約されている部屋またはエリアは、ユーザに提示する対象から除外してもよい。
【００５９】
図１４は、本発明の実施の形態のエリア定義情報（ＳＳＭＥ＿Ａ）および（ＡＳＭＥ＿Ａ）の構成の一例を示す説明図である。
【００６０】
エリア定義情報（ＳＳＭＥ＿Ａ）は、計測が行われる職場内のエリアおよび部屋の特性に関する情報を管理するためのテーブルである。なお、本実施の形態では、部屋と、部屋以外のエリア（例えば屋上庭園など）とを総称して単に「エリア」と記載する場合がある。
【００６１】
エリア定義情報（ＳＳＭＥ＿Ａ）には、それぞれのエリアまたは部屋を示すＲｏｏｍＩＤをキーとし、名称、種類、閉／開、マップ上座標および予約要否などが格納される。名称および種類は、それぞれのエリアまたは部屋の名称およびその種類を示す。閉／開は、それぞれのエリアまたは部屋が、人が自由に出入りできる開空間かそうではない閉空間かを示す。また、リアルタイム執務空間活用レコメンドシステムは職場全体のマップの画像を保持しており、マップ上座標は、その画像内の各エリアまたは部屋の座標を示す。予約要否は、それぞれのエリアまたは部屋を利用するために予約が必要であるか否かを示す。
【００６２】
図１５Ａ〜図１５Ｃに端末管理情報（ＳＳＭＥ＿Ｔ）および（ＡＳＭＥ＿Ｔ）を示す。これは、計測している個別の端末を示すＩＤと、その機種、設置されたエリアのＲｏｏｍＩＤ、端末が含むセンサの種類、及び設置箇所の属性（例えば設置場所が屋外かどうか）を示す情報とを管理するものである。
【００６３】
図１５Ａは、本発明の実施の形態の環境計測器（ＥＭ）によって計測された情報を格納する端末管理情報（ＳＳＭＥ＿Ｔ＿ＥＭ）及び（ＡＳＭＥ＿Ｔ＿ＥＭ）の構成の一例を示す説明図である。
【００６４】
図１５Ａに示す端末管理情報（ＳＳＭＥ＿Ｔ＿ＥＭ）及び（ＡＳＭＥ＿Ｔ＿ＥＭ）は、各環境計測器（ＥＭ）を識別する端末ＩＤ、各環境計測器（ＥＭ）の機種、各環境計測器（ＥＭ）が設置された部屋またはエリアを識別するＲｏｏｍＩＤ、各環境計測器（ＥＭ）が温度センサ、湿度センサおよび騒音測定器を含んでいるか否か、及び、各環境計測器（ＥＭ）が屋外または屋内のいずれに設置されているか、といった情報を含む。
【００６５】
図１５Ｂは、本発明の実施の形態のウェアラブルセンサ（ＴＲ）によって計測された情報を格納する端末管理情報（ＳＳＭＥ＿Ｔ＿ＴＲ）の構成の一例を示す説明図である。
【００６６】
図１５Ｂに示す端末管理情報（ＳＳＭＥ＿Ｔ＿ＴＲ）は、各ウェアラブルセンサ（ＴＲ）を識別する端末ＩＤ、各ウェアラブルセンサ（ＴＲ）の種類（例えば名札が他端末であるか腕輪型端末であるかなど）、各ウェアラブルセンサ（ＴＲ）の機種、各ウェアラブルセンサ（ＴＲ）を装着しているユーザ（ＵＳ）を識別するユーザＩＤ、各ウェアラブルセンサ（ＴＲ）が加速度センサ、赤外線送受信機及び心拍計を含んでいるか否か、といった情報を含む。
【００６７】
なお、端末管理情報は、当該職場で計測している種類の端末のものだけがあればよいため、本実施例の形態の例では学習フェーズではウェアラブルセンサ（ＴＲ）に関する端末管理情報は不要である。
【００６８】
図１５Ｃは、本発明の実施の形態の監視カメラ（ＳＣ）によって計測された情報を格納する端末管理情報（ＳＳＭＥ＿Ｔ＿ＳＣ）及び（ＡＳＭＥ＿Ｔ＿ＳＣ）の構成の一例を示す説明図である。
【００６９】
図１５Ｃに示す端末管理情報（ＳＳＭＥ＿Ｔ＿ＳＣ）及び（ＡＳＭＥ＿Ｔ＿ＳＣ）は、各監視カメラ（ＳＣ）を識別する端末ＩＤ、各監視カメラ（ＳＣ）の機種、各監視カメラ（ＳＣ）が設置された部屋またはエリアを識別するＲｏｏｍＩＤ、各監視カメラ（ＳＣ）の解像度、各監視カメラ（ＳＣ）によって撮影される映像のフレームレート、各監視カメラ（ＳＣ）の画角（例えば広角か否か）、及び、各監視カメラ（ＳＣ）が屋外または屋内のいずれに設置されているか、といった情報を含む。
【００７０】
次に、再び図３を参照して、アプリケーションサーバ（ＡＳ）について説明する。アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、環境データ処理部（ＡＳＣＥ）を有し、環境測定機（ＥＭ）および監視カメラ（ＳＣ）から得たデータを定期的に更新する。環境データ処理部（ＡＳＣＥ）は、送受信部（ＡＳＳＲ）を通してネットワーク（ＮＷ）越しにデータを受信（ＡＳＲＤ）し、そのデータから分析サーバ（ＳＳ）と同等の方法で特徴量抽出（ＡＳＣＥ＿ＦＥ）し、抽出した特徴量を時刻情報と共に執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）に追加する（ＡＳＣＥ＿ＳＯ）。
【００７１】
一方で、レコメンド処理部（ＡＳＣＯ）は、クライアント（ＣＬ）の入出力機能を介して受信したユーザ（ＵＳ）からの問い合わせを起点として、その時点の執務空間のレコメンドを提供する処理である。クライアント（ＣＬ）の入力機能、例えばキーボード（ＣＬＩＫ）またはタッチパネル（ＣＬＩＴ）を用いてユーザ（ＵＳ）が業務目標を入力すると（ＣＬＣＯ＿Ｉ）、クライアント（ＣＬ）はそれをアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信する（ＣＬＣＯ＿Ｓ）。
【００７２】
レコメンド処理部（ＡＳＣＯ）は、送受信部（ＡＳＳＲ）を介して業務目標を受信し（ＡＳＣＯ＿Ｒ）、数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）から選択された業務目標を目的変数とするレコードを検索し、該当する説明変数のリストを取得する（ＡＳＣＯ＿ＳＭ）。その次に、レコメンド処理部（ＡＳＣＯ）は、執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）を検索し、最新のデータで説明変数のリストと類似する状態にある部屋・エリアのリストを取得する（ＡＳＣＯ＿ＳＳ）。
【００７３】
さらに、レコメンド処理部（ＡＳＣＯ）は、説明変数の範囲と実際の執務空間の状態との差を示す値によって優先度を算出し（ＡＳＣＯ＿ＣＰ）、レコメンドに順位付けをしてレコメンド項目を決定し（ＡＳＣＯ＿ＤＲ）、マップ画像などと合わせて表示する画面を生成し、クライアント（ＣＬ）に送る（ＡＳＣＯ＿ＯＤ）。
【００７４】
クライアント（ＣＬ）は、画面を受信し（ＣＬＣＯ＿Ｒ）、それをディスプレイ（ＣＬＯＤ）などの出力機器に表示（ＣＬＣＯ＿Ｄ）する。クライアント（ＣＬ）の制御部（ＣＬＣＯ）内にある入出力制御（ＣＬＣＣ）では、アプリケーションサーバ（ＡＳ）から送られた画面を表示したり、ユーザ（ＵＳ）の操作に基づく入力を受け付けてアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送ったりする場面での制御を行う。
【００７５】
また、数理モデルはデータが蓄積されるほど精度が向上する。そのため、他の職場または同一の職場で並行して学習フェーズを行っている場合には、学習フェーズで得られた新しいデータを反映した数理モデルを、定期的に手動または自動で更新し、数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）に追記または変更することも可能である（ＡＳＣＯ＿ＲＭ）。また、レコメンドとして執務空間情報から抽出した最適なエリアを推薦するだけでなく、会議室予約システムなどの外部システムと連携する機能（ＡＳＣＯ＿ＩＵ）を持たせ、ユーザ（ＵＳ）がレコメンドを受け取ったあと続けてクライアント（ＣＬ）を使ってレコメンドされたエリアの予約を取れるようにしても良い。
【００７６】
ここで本発明の特徴として、過去の蓄積データを用いて統計分析結果を格納する数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）と、執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）とを別のものに分けて構成したことがある。数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）および（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）は複数の職場に共通の汎用的な行動特徴量および環境特徴量のみを扱い、執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）では運用フェーズを実施している特定の職場にのみ有用な個別の部屋およびエリアに関する情報を扱うように区分した。これらを区別することで他の職場のデータから生成した数理モデルＤＢを別の職場の運用に転用することが可能になる。また、複数の職場で得たデータを統合して数理モデルＤＢを作ることも可能になる。
【００７７】
一方で、それらから得られた知見は一般論であり、ユーザ（ＵＳ）にとっては理解が難しく価値の低いものである。そこで、執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）を用いてユーザ（ＵＳ）が所属する職場のリアルタイムデータを反映した情報に変換してレコメンドを提供することで、ユーザ（ＵＳ）は具体的に自分が行くべき場所を理解することができる。このように汎用的な知見を蓄積したデータを数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）で検索し、その次に特定の職場のための情報を執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）で検索するという順序でユーザの問いに回答する。これによって、バックボーンとなるデータの母数を増やすことで知見の信頼性を高め、合わせてユーザ（ＵＳ）の利便性の向上を両立することができる。
【００７８】
＜図４Ａ〜図６Ｂ：クライアントの表示画面例＞
図４Ａ〜図６Ｂは、本発明の実施の形態のクライアント（ＣＬ）のディスプレイ（ＣＬＯＤ）に表示される画面の一例を示す説明図である。
【００７９】
これらの画面はアプリケーションサーバ（ＡＳ）において生成され（ＡＳＣＯ＿ＯＤ）、クライアントの入出力制御（ＣＬＣＣ）によって表示されるが、クライアント（ＣＬ）内で画面生成されてもよい。また、図４Ａ〜図６Ｂにおいてはクライアント（ＣＬ）として大型タッチパネルまたはＰＣのＷｅｂブラウザなどを想定して図示しているが、スマートフォンまたはタブレットなどの別の手段を用いてもよい。
【００８０】
図４Ａの画面例１（ＣＬＯＤ＿１）は、ユーザ（ＵＳ）が操作していない時間帯に自動で表示される画面の例である。この画面は、環境測定機（ＥＭ）によって得られた最新時刻の環境に関する指標を可視化する。具体的には、画面例１（ＣＬＯＤ＿１）は、日付と時刻（Ｄ１１）、可視化する指標の種類（Ｄ１２）、および、職場のマップに対応付けた可視化データ（Ｄ１３）を表示する。これは、執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）、端末管理情報（ＡＳＭＥ＿Ｔ）およびエリア定義情報（ＡＳＭＥ＿Ａ）の情報を組み合わせて生成される画面である。ユーザ（ＵＳ）がボタン１（ＣＬＩＯ＿Ｂ１）を押すと画面例２（ＣＬＯＤ＿２）の検索モードに遷移する。
【００８１】
図４（に、ユーザ（ＵＳ）に業務目標入力（ＣＬＣＯ＿Ｉ）をさせるための画面例２（ＣＬＯＤ＿２）を示す。通知欄（Ｄ２１）は、ユーザ（ＵＳ）への問いを記載する欄であり、例えば「今からどのように働きたいですか？」などを表示する。また、入力させる項目の例としては何人で仕事をするのか、またどのような業務目標をもっているのかを人数によって選択肢を絞りこんで表示する。「集中してデスクワーク」および「アイディア生成」などの業務目標の選択肢は、目的変数テーブル（ＡＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｏ）の項目と対応したものになっている。ユーザ（ＵＳ）が人数および業務目標を選択し、ボタン２（ＣＬＩＯ＿Ｂ２）を押すと次の画面例３（ＣＬＯＤ＿３）に遷移する。
【００８２】
図５Ａの画面例３（ＣＬＯＤ＿３）は、ユーザ（ＵＳ）の状態を尋ねる画面の一例である。状態を分析に用いない場合は、この画面はスキップしても良い。例えば「気分」「体調」「思考」などの項目については、その程度（例えば気分がどの程度よいか、体調がどの程度よいか、思考がどの程度速いか）を、１〜５の範囲でユーザ（ＵＳ）に選択させる。ユーザ（ＵＳ）がボタン３（ＣＬＩＯ＿Ｂ３）を押すと画面例４（ＣＬＯＤ＿４）に遷移する。
【００８３】
図５Ｂの画面例４（ＣＬＯＤ＿４）は、ここまでに入力された業務目標と状態の情報を踏まえて計算されたレコメンドを表示する画面の一例である。レコメンド項目決定（ＡＳＣＯ＿ＤＲ）で抽出された優先度の高いエリア（この例では３件）が表示される。通知欄（Ｄ４１）に、このページがおすすめ結果であることを提示し、解説欄（Ｄ４２）には解説文テーブル（ＡＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｅ）から選ばれた該当する文章が差し込まれる。
【００８４】
また、レコメンドされた３つのエリアについては、エリア定義情報（ＡＳＭＥ＿Ａ）に登録されている各エリアの名称と共に、そのエリアの監視カメラ（ＳＣ）によって撮影された（例えばリアルタイムの）映像が表示されても良い。図５Ｂの例では、映像表示欄（Ｄ４３）にこのような映像が表示される。映像を表示する理由は当該エリアの混雑度などの状況をユーザ（ＵＳ）が把握するためであるので、ぼかしをかけたりＣＧに変換したりして映っている人物が特定できないようにする処理を加えても良い。
【００８５】
なお、レコメンド処理部は、監視カメラ（ＳＣ）から得られたリアルタイムの映像から、各エリアの現在の滞在人数を推定し、その結果、例えば既に満員でユーザが使用できない、または、混雑の程度がユーザの業務に適切でない（例えば生産性の低下が予想される）、などと判断したエリアを、ユーザにレコメンドする対象から除外してもよい。
【００８６】
また、レコメンドの根拠と各エリアの特徴をユーザ（ＵＳ）が理解できるように、数理モデルテーブル（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）の情報を図示しているのが根拠表示欄（Ｄ４４）である。ここでは、集中という目的変数に対して有効な説明変数であった「環境音が５０〜６０ｄＢ」かつ「温度が２３〜２５℃」という情報を２段で表示し、各エリアの現在の環境音と温度がその範囲にどれだけ近いかを星の数で表現している。ユーザ（ＵＳ）がボタン４（ＣＬＩＯ＿Ｂ４）を押すことで提示された選択肢から１つを選ぶと、画面例６（ＣＬＯＤ＿６）に遷移する。
【００８７】
図６Ｂの画面例６（ＣＬＯＤ＿６）は、ユーザ（ＵＳ）がエリアを選択したときに参照している画面を表示しているディスプレイ（ＣＬＯＤ）の位置から、選択されたエリアまでの経路（Ｄ６１）を表示する。ユーザが表示内容を確認して、画面を閉じるためのボタン６（ＣＬＩＯ＿Ｂ６）を操作すると、画面例６（ＣＬＯＤ＿６）が閉じ、画面例１（ＣＬＯＤ＿１）に遷移する。これで、ユーザ（ＵＳ）に対する執務場所のレコメンドの処理は終了する。
【００８８】
ただし、ユーザ（ＵＳ）が予約の必要なエリアを選択した場合には、クライアント（ＣＬ）がアプリケーションサーバ（ＡＳ）の外部システム連携制御（ＡＳＣＯ＿ＩＵ）を通して会議室予約システム（図示省略）などに接続し、連続的に図６Ａに示す画面例５（ＣＬＯＤ＿５）に遷移して予約を行えるようにして良い。このときクライアント（ＣＬ）は例えば予約の終了時刻（Ｄ５１）と社員番号（Ｄ５２）をユーザ（ＵＳ）に入力させ、現在時刻から所望の終了時刻までの会議室を確保する。
【００８９】
＜図７：端末の表示画面例＞
図７は、本発明の実施の形態のウェアラブルセンサ（ＴＲ）にてユーザ（ＵＳ）にアンケートを行う場合の画面（ＴＲＩＯ＿Ｄ）の一例を示す説明図である。
【００９０】
ウェアラブルセンサ（ＴＲ）は、スピーカー（ＴＲＩＯ＿Ｓ）で所定のまたはランダムな時刻にアラームを鳴らし、ユーザ（ＵＳ）に回答を促す。画面（ＴＲＩＯ＿Ｄ）に設問（ＴＲＩＯ＿Ｄ１）と回答の番号と対応する凡例（ＴＲＩＯ＿Ｄ２）を表示する。ユーザ（ＵＳ）は凡例に対応する複数のボタン（ＴＲＩＯ＿Ｂ）のうち１つを押すことで回答が完了する。
【００９１】
＜図８：学習フェーズ  センシングのシーケンス＞
図８は、本発明の実施の形態の学習フェーズにおいて、ウェアラブルセンサ（ＴＲ）、環境測定機（ＥＭ）および監視カメラ（ＳＣ）において行われるセンシングの手順と、そのデータを分析サーバ（ＳＳ）に格納するまでの手順とを示すシーケンス図である。
【００９２】
ウェアラブルセンサ（ＴＲ）は、ユーザ（ＵＳ）がスイッチを入れたり充電器から取り上げたりした際（ＵＳ８１）に起動（ＴＲ８１）し、時刻を同期（ＴＲＣＯ＿Ｔ）する。続けて、ウェアラブルセンサ（ＴＲ）はセンシング（ＴＲ８２）を開始し、一定の時刻ごとにセンシングデータを送信（ＴＲＳＤ）する。また、環境測定機（ＥＭ）は、起動後に時刻同期（ＥＭＣＯ＿Ｔ）し、センシングを行い（ＥＭ８２）、一定の時刻ごとにセンシングデータを送信（ＥＭＳＤ）する。監視カメラ（ＳＣ）も同様に、起動（ＳＣ８１）後、時刻同期（ＳＣＣＯ＿Ｔ）し、撮影を行い（ＳＣ８２）、一定の時刻ごとに動画データを送信する（ＳＣＳＤ）。
【００９３】
また、ウェアラブルセンサ（ＴＲ）でアンケートを行う場合は、タイマによって所定のまたはランダムな時刻に起動し（ＴＲ８３）、それをスピーカー（ＴＲＩＯ＿Ｓ）でユーザに通知（ＴＲ８４）する。そして、ウェアラブルセンサ（ＴＲ）は、画面（ＴＲＩＯ＿Ｄ）にアンケート項目を表示（ＴＲ８５）し、ユーザ（ＵＳ）が回答（ＵＳ８２）するとその回答データを分析サーバ（ＳＳ）に送信（ＴＲ８６）する。このプロセスはアンケート制御（ＴＲＣＯ＿Ｑ）によって制御されるが、ウェアラブルセンサ（ＴＲ）ではなくスマートフォンまたはＰＣなど別の端末を用いて実施しても良い。
【００９４】
最後に、分析サーバ（ＳＳ）は、センシングデータおよびアンケートデータを受信（ＳＳＲＤ）し、データをセンシングＤＢ（ＳＳＭＥ＿ＳＤ）に格納（ＳＳ８１）する。
【００９５】
＜図９：学習フェーズ  数理モデル生成のシーケンス＞
図９は、本発明の実施の形態の学習フェーズにおいて、分析サーバ（ＳＳ）において行われる数理モデルを生成する手順と、分析サーバ（ＳＳ）の数理モデルＤＢ（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）をコピー、抜粋または統合してアプリケーションサーバ（ＡＳ）の数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）を更新する手順とを示すシーケンス図である。
【００９６】
分析サーバ（ＳＳ）は、例えば週に一度など、所定の頻度で所定の時刻に起動し（ＳＳ８１）、記憶部（ＳＳＭＥ）にリクエストを出し、センシングＤＢ内の所定の日付および対象のセンシングデータを取得する（ＳＳ８２）。次に、分析サーバ（ＳＳ）は、そのデータから特徴量抽出（ＳＳＣＯ＿ＦＥ）を行い、特徴量ＤＢに格納する。特徴量抽出の実施方法はデータの種類によって異なるため、分析サーバ（ＳＳ）は全種類のセンシングデータの計算が完了するまでそれらの処理を繰り返す（ＳＳ８３）。
【００９７】
次に、分析サーバ（ＳＳ）は、あらかじめ決められた目的変数テーブル（ＳＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｏ）から１つの目的変数を指定（ＳＳＣＯ＿ＳＯ）し、統計分析（ＳＳＣＯ＿ＳＡ）を行って目的変数と関連のある説明変数を抽出し、その結果を数理モデルとして数理モデルＤＢに格納する（ＳＳＣＯ＿ＭＤ）。分析サーバ（ＳＳ）はこれを目的変数テーブルの全ての目的変数に関して計算が終了するまで繰り返し（ＳＳ８４）、終了となる（ＳＳ８５）。
【００９８】
さらに、運用フェーズを開始する際、または学習フェーズと運用フェーズとを並行して別の職場で進めている際には、分析サーバ（ＳＳ）は、定期的に数理モデルＤＢ（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）をアプリケーションサーバ（ＡＳ）の数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）に手動または自動でコピーし、更新する（ＡＳＣＯ＿ＲＭ）。このとき、分析サーバ（ＳＳ）は、数理モデルＤＢ（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）から一部分を抜き出したものをアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送ってもよいし、複数の職場による複数種類の数理モデルＤＢ（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）を統合してそれをアプリケーションサーバ（ＡＳ）の数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）としても良い。また、常に数理モデルＤＢ（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）と数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）の内容が一致するように、数理モデルＤＢ（ＳＳＭＥ＿ＭＤ）が更新される都度、その差分のみを数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）に反映しても良い。
【００９９】
＜図１０：運用フェーズ  環境データ更新のシーケンス＞
図１０は、本発明の実施の形態の運用フェーズにおいて、アプリケーションサーバ（ＡＳ）において計測された環境データを処理し更新する手順を示すシーケンス図である。
【０１００】
環境測定機（ＥＭ）および監視カメラ（ＳＣ）が起動してからセンシングデータを送信するまでのフローは図８の学習フェーズと同様である。
【０１０１】
アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、センシングデータを受け取り（ＡＳＲＤ）、それらから特徴量を抽出して（ＡＳＣＯ＿ＦＥ）、執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）に最新の環境特徴量を入力し、更新する（ＡＳＣＯ＿ＳＯ）。
【０１０２】
＜図１１：運用フェーズ  レコメンド提供のシーケンス＞
図１１は、本発明の実施の形態の運用フェーズにおいて、ユーザ（ＵＳ）がクライアント（ＣＬ）を操作して入力した業務目標に対して、アプリケーションサーバ（ＡＳ）がレコメンドを生成して画面に提示する手順を示すシーケンス図である。
【０１０３】
クライアント（ＣＬ）は、電源を入れるなどして起動（ＣＬ１１）されたら、ネットワーク（ＮＷ）を通じてアプリケーションサーバ（ＡＳ）から最新時刻の執務空間情報を取得し、初期画面（その例が図４Ａに示した画面例１（ＣＬＯＤ＿１））を自動的に表示する（ＣＬ１２）。次に、ユーザ（ＵＳ）が働く場所を決めたいと検索画面を起動した（ＵＳ１１）ら、検索画面（その例が図４Ｂに示した画面例２（ＣＬＯＤ＿２））が表示される（ＣＬ１３）。画面の問いに答えてユーザ（ＵＳ）が今からどのような観点でパフォーマンスを上げたいかという業務目標を入力すると（ＵＳ１２）（ＣＬＣＯ＿Ｉ）、クライアント（ＣＬ）は、それをアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信する（ＣＯＣＯ＿Ｓ）。
【０１０４】
アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、業務目標を受信し（ＡＳＣＯ＿Ｒ）、数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ）からその目標を目的変数とするレコードを検索し（ＡＳＣＯ＿ＳＭ）、次にその説明変数の条件と近い環境になっているエリアを執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ）から検索する（ＡＳＣＯ＿ＳＳ）。アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、その条件によって絞り込まれた候補の中で類似度および統計的信頼性に基づいて優先度を計算し（ＡＳＣＯ＿ＣＰ）、たとえば上位３つのレコメンド項目を決定し（ＡＳＣＯ＿ＤＲ）、データおよび解説文と統合した画面を生成（ＡＳＣＯ＿ＯＤ）する。
【０１０５】
クライアント（ＣＬ）は、受信したレコメンド画面（その例が図５Ｂに示した画面例５（ＣＬＯＤ＿４））を表示（ＣＬ１４）し、さらにユーザがレコメンド項目の中から１つを選択（ＵＳ１３）すると、最後に現在地から選んだエリアまでの経路の地図（その例が図６Ｂに示した画面例６（ＣＬＯＤ＿６））などを表示して完了（ＣＬ１５）となる。
【０１０６】
以上に説明した本発明の代表的な実施形態をまとめると、次の通りとなる。
【０１０７】
すなわち、本発明の一実施形態であるデータ分析システム（例えば図１〜図３Ｂに示すシステム）は、人物の生産性に関する目的指標（例えば図１２Ａに示す目的変数）と人物の活動場所（執務空間）の環境に関する環境指標との関連を示す数理モデル（例えば図１２Ｂに示す数理モデルテーブル（ＡＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｔ１））を保持する記憶部（例えばアプリケーションサーバ（ＡＳ）の記憶部（ＡＳＭＥ））と、センサ（例えば環境測定機（ＥＭ）のセンサ部（ＥＭＳＥ）又は監視カメラ（ＳＣ）のセンサ部（ＳＣＳＥ））から取得した人物の活動場所の環境に関するデータである環境データと、人物によって入力された人物の活動に関する目標を含む業務目標データ（例えば図４Ｂの画面を介して入力されるデータ）とを受け付け、業務目標データと数理モデルとに基づいて、人物の生産性を高めるのに適した環境指標の条件を探索し（例えば数理モデル探索（ＡＳＣＯ＿ＳＭ））、環境指標の条件と環境データとに基づいて、人物の生産性を高めるのに適した活動場所に関する情報を探索し（例えば執務空間情報検索（ＡＳＣＯ＿ＳＳ））、探索によって得られた活動場所に関する情報を出力（例えば画面生成（ＡＳＣＯ＿ＯＤ））する推奨処理部（例えばレコメンド処理部（ＡＳＣＯ））と、を有する。
【０１０８】
これによって、人と環境に関する時間連続的なセンサデータを分析して、業務における人のパフォーマンスを高めるために効果的な職場空間をリアルタイムにマッチングすることが可能となる。
【０１０９】
ここで、記憶部は、数理モデルを格納する第１のデータベース（例えば数理モデルＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＭＤ））と、環境データを格納する第２のデータベース（例えば執務空間情報ＤＢ（ＡＳＭＥ＿ＳＤ））とを保持し、推奨処理部は、第１のデータベースを参照して人物の生産性を高めるのに適した環境指標の条件を探索し（例えば数理モデル探索（ＡＳＣＯ＿ＳＭ））、その後、第２のデータベースを参照して、人物の生産性を高めるのに適した活動場所に関する情報を探索する（例えば執務空間情報検索（ＡＳＣＯ＿ＳＳ））。
【０１１０】
このように、組織を限定せずに適用できる汎用の第１のデータベースと、各組織専用の第２のデータベースとを分けることによって、他の組織で取得したデータによる知見を用い、自組織のエリア名称及び特性を反映した具体的な方法で推薦を提示することが可能になる。
【０１１１】
また、数理モデルにおける環境指標は、活動場所の温度、湿度及び騒音の少なくとも一つ（例えば図１２Ｂの数理モデルテーブル（ＡＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｔ１）に含まれる温度、湿度及び音の少なくともいずれか）を含み、環境データは、人物がこれから活動を行う可能性がある複数の活動場所に設置された前記センサから取得された、数理モデルに含まれる指標の値（例えば温度センサ（ＥＭＳＥ＿Ｔ）によって計測された温度の値、湿度センサ（ＥＭＳＥ＿Ｈ）によって計測された湿度の値、及び騒音測定機（ＥＭＳＥ＿Ｓ）によって計測された騒音の値）を含んでもよい。
【０１１２】
このように、どのような場所でも計測可能な一般的な環境の指標を用いることによって、ある組織で取得したデータによる知見を他の組織において利用することが可能になる。
【０１１３】
また、推奨処理部は、業務目標データに対応する目的指標と環境指標との関連に基づいて、人物の生産性を高めるのに適した環境指標の条件を探索し（例えば図４Ｂの画面に示すように「集中してデスクワーク」が選択された場合に、それに対応する目的変数である「集中継続時間」（図１２Ａ）と環境指標との関連を示す数理モデル（例えば図１２Ｂの数理モデルテーブル（ＡＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｔ１））から、生産性を高めるのに適した環境指標の条件を探索し）、環境指標の条件と環境データとの関係が所定の条件を満たす（例えば両者の類似度が高い）活動場所に関する情報を、人物の生産性を高めるのに適した活動場所に関する情報として探索してもよい。
【０１１４】
これによって、これから行おうとする業務の目的に適した活動場所を、その組織に存在する具体的な場所（例えば部屋又はエリア）として提示することができる。
【０１１５】
また、数理モデルにおいて、目的指標と環境指標と人物の状態（例えば図１２Ｂの数理モデルテーブル（ＡＳＭＥ＿ＭＤ＿Ｔ１）における「状態」）とが関連づけられ、推奨処理部は、人物によって入力された人物の状態（例えば図５Ａの画面を介して入力されたユーザの気分、体調、思考の状態等）をさらに受け付け、入力された人物の状態と、業務目標データと、数理モデルと、に基づいて、人物の生産性を高めるのに適した環境指標の条件を探索してもよい。
【０１１６】
これによって、人物の状態も考慮して、業務に適した活動場所を提示することができる。
【０１１７】
また、推奨処理部は、探索によって得られた活動場所の現在又は未来の状態を示す情報を取得し、活動場所の現在又は未来の状態に基づいて、出力する活動場所に関する情報を決定してもよい。
【０１１８】
ここで、活動場所の現在又は未来の状態を示す情報は、センサから取得された情報（例えば監視カメラ（ＳＣ）の映像）に基づく活動場所の滞在人数を示す情報、又は、活動場所の予約システムから得られた活動場所の予約状況であってもよい。
【０１１９】
これによって、実際に利用可能な活動場所を提示することができる。
【０１２０】
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はなく、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。
【０１２１】
具体的には、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
【０１２２】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によってハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによってソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。
【０１２３】
また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【図１】
2020105154.tif 000003
【図２Ａ】
2020105154.tif 000004
【図２Ｂ】
2020105154.tif 000005
【図３Ａ】
2020105154.tif 000006
【図３Ｂ】
2020105154.tif 000007
【図４Ａ】
2020105154.tif 000008
【図４Ｂ】
2020105154.tif 000009
【図５Ａ】
2020105154.tif 000010
【図５Ｂ】
2020105154.tif 000011
【図６Ａ】
2020105154.tif 000012
【図６Ｂ】
2020105154.tif 000013
【図７】
2020105154.tif 000014
【図８】
2020105154.tif 000015
【図９】
2020105154.tif 000016
【図１０】
2020105154.tif 000017
【図１１】
2020105154.tif 000018
【図１２Ａ】
2020105154.tif 000019
【図１２Ｂ】
2020105154.tif 000020
【図１２Ｃ】
2020105154.tif 000021
【図１３】
2020105154.tif 000022
【図１４】
2020105154.tif 000023
【図１５Ａ】
2020105154.tif 000024
【図１５Ｂ】
2020105154.tif 000025
【図１５Ｃ】
2020105154.tif 000026
【国際調査報告】
2020105154.tif 000027
2020105154.tif 000028