(57)【要約】  タスクを実行する人の介入効果指数（ＩＥＩ）を判定する方法（及び対応する装置、プログラム、信号）が提供される。方法は次を含む：人に結合された少なくとも１つのセンサにより、タスクを実行するパフォーマンスに関する第１の検知情報と、感情状態に関する第２の検知情報とを含む、検知情報を取得するステップ（Ｓ１００）；第１の検知情報に基づき、人に影響する刺激を表す介入が適用される前のタスクを実行するパフォーマンスと、介入が適用された後のタスクを実行するパフォーマンスとの間の変化を示す、パフォーマンス差異（ΔＭ）を判定するステップ（Ｓ１１０）；第２の検知情報に基づき、介入が適用される前後の感情状態の間の変化を示す、感情値差異（ΔＥ）を推定するステップ（Ｓ１２０）；パフォーマンス値差異（ΔＭ）と感情値差異（ΔＥ）に基づき、人に対する介入の有効性を示す介入効果指数（ＩＥＩ）を判定するステップ（Ｓ１３０）。
2020531982.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タスクを実行する人の介入効果指数を判定する方法であって、
−  人に結合された少なくとも１つのセンサにより、前記タスクを実行するパフォーマンスに関する第１の検知情報と、感情状態に関する第２の検知情報とを含む、検知情報を取得するステップと；
−  前記第１の検知情報に基づき、人に影響する刺激を表す介入が適用される前の前記タスクを実行するパフォーマンスと、前記介入が適用された後の前記タスクを実行するパフォーマンスとの間の変化を示す、パフォーマンス差異を判定するステップと、
−  前記第２の検知情報に基づき、前記介入が適用される前後の感情状態の間の変化を示す、感情値差異を推定するステップと、
−  前記パフォーマンス値差異と前記感情値差異に基づき、人に対する介入の有効性を示す介入効果指数を判定するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
−  複数の介入情報の少なくとも１つを、前記判定ステップで判定された対応する前記介入効果指数と共に、データベースに、記憶するステップ
を更に含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
所定の介入効果指数に基づき、介入を、データベースから、選択するステップ
を更に含む、
請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記選択された介入を適用するステップ
を更に含む、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記タスクが生産ライン内の生産タスクを含み、前記介入が前記人に直接的に提供される介入と前記生産ラインに含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、
請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記タスクが車両を運転する操作を含み、前記介入が前記人に直接的に提供される介入と前記車両に含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、
請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記タスクが前記人により実行される活動を含み、前記介入が前記人に提供される健康管理支援フィードバックを含む、
請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記判定された介入効果指数に基づき、介入の有効性を監視するステップ
を更に含む、
請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記判定するステップが、
−  前記介入が適用される前に取得された前記第１の検知情報に基づき、前記タスクを実行する第１のパフォーマンス値を判定するステップと、
−  前記介入が適用された後に取得された前記第１の検知情報に基づき、前記タスクを実行する第２のパフォーマンス値を判定するステップと、
−  前記第１のパフォーマンス値と前記第２のパフォーマンス値との間の差異に基づき、前記パフォーマンス値差異を判定するステップと
を含む、
請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
−  人に対応する介入効果指数値を判定するステップと、
−  前記判定された介入効果指数に基づき、人に適用する介入を、データベースから、選択するステップと
を更に含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
前記データベースが、前記介入及び対応する前記効果指数に関連付けて人の属性を更に記憶し、
前記方法が、前記記憶された属性の少なくとも１つに基づき、介入を選択することを含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項１２】
タスクを実行する人のための介入効果指数を判定する装置であって、
−  前記人に結合された少なくとも１つのセンサによる、前記タスクを実行するパフォーマンスに関する第１の検知情報と、感情状態に関する第２の検知情報とを含む、検知情報を取得するよう構成されたインターフェイスと、
−  介入が適用される前の前記タスクを実行するパフォーマンスと、介入が適用された後の前記タスクを実行するパフォーマンスとの間の差異を示すパフォーマンス差異を、前記第１の検知情報に基づき、判定するよう構成された、第１のプロセッサと、
−  前記介入が適用される前後の感情状態の間の変化を示す感情値差異を、前記第２の検知情報に基づき、推定するよう構成された、第２のプロセッサと、
−  前記パフォーマンス値差異と前記感情値差異に基づき、前記人に対する前記介入の有効性の指標を表す介入効果指数を判定するよう構成された、第３のプロセッサと
を含む、装置。
【請求項１３】
複数の介入情報の少なくとも１つを、前記第３のプロセッサにより判定された対応する介入効果指数と関連付け記憶するよう構成された、記憶ユニット
を更に含む、
請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
所定の介入効果指数に基づき、介入を、データベースから、選択するよう構成された、セレクタ
を更に含む、
請求項１２又は１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記選択された介入を適用するよう構成された、介入アプリケータ
を更に含む、
請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記タスクが生産ライン内の生産タスクを含み、前記介入が前記人に直接的に提供される介入と前記生産ラインに含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、
請求項１２から１５のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１７】
前記タスクが車両を運転する操作を含み、前記介入が前記人に直接的に提供される介入と前記車両に含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、
請求項１２から１６のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１８】
前記タスクが前記人により実行される活動を含み、前記介入が前記人に提供される健康管理支援フィードバックを含む、
請求項１２から１７のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１９】
前記判定された介入効果指数に基づき、介入の有効性を監視するよう構成された、監視ユニット
を更に含む、
請求項１２から１８のいずれか１項に記載の装置。
【請求項２０】
前記第１のプロセッサが、
−  前記介入が適用される前に取得された前記第１の検知情報に基づき、前記タスクを実行する第１のパフォーマンス値を判定し、
−  前記介入が適用された後に取得された前記第１の検知情報に基づき、前記タスクを実行する第２のパフォーマンス値を判定し、
−  前記第１のパフォーマンス値と前記第２のパフォーマンス値との間の差異に基づき、前記パフォーマンス値差異を判定する
よう更に構成された、
請求項１２から１９のいずれか１項に記載の装置。
【請求項２１】
−  人に対応する介入効果指数値を判定し、
−  前記判定された介入効果指数に基づき、人に適用する介入を、データベースから、選択する
よう構成されたプロセッサを更に含む、
請求項１３に記載の装置。
【請求項２２】
前記データベースが、前記介入及び前記対応する効果指数に関連付けて人の属性を更に記憶し、
前記方法が、記憶された前記属性の少なくとも１つに基づき、介入を選択することを含む、
請求項１３に記載の装置。
【請求項２３】
コンピュータ上で実行されたとき、前記コンピュータに請求項１から１１のいずれか１項に記載のステップを実行させる命令を含む、コンピュータプログラム。
【請求項２４】
コンピュータ上で実行されたとき、前記コンピュータに請求項１から１１のいずれか１項に記載のステップを実行させる命令を運ぶ、信号。
【請求項２５】
請求項１２から２２のいずれか１項に記載の装置と、
人に結合されるよう構成された携帯型介入アプリケータと
を含み、
前記携帯型介入アプリケータが、前記装置から受け取った情報に基づき、介入を前記人に適用するよう構成された、システム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
生産ラインのような、いくつかの機器構成部分を含むシステムにおけるパフォーマンスを改善させる方法が、本分野において知られている。例えば、日本特許第５５３００１９号は、作業効率の低下を防止する、例えば工場生産性の低下を防止するために重要である、機械設備の異常の予兆を検知するための解決方法を開示している。更に、作業者により行われる操作を伴う生産ラインにおいて、生産性、又は具体的には生産の質と量に影響すると知られている要因には、４Ｍ要因（ｍａｃｈｉｎｅｓ、ｍｅｔｈｏｄｓ、ｍａｔｅｒｉａｌｓ、ｍｅｎ）がある。これら要因のうち３つ、即ち、ｍａｃｈｉｎｅｓ、ｍｅｔｈｏｄｓ、ｍａｔｅｒｉａｌｓ（３Ｍ）は、生産性を向上させるため、絶えず改善と改良がなされている。しかし、要因「ｍｅｎ」は、いくつかの要因に依存し、客観的に対処することがより困難である。例えば、生産ラインの制御の分野にて、典型的に、管理者が作業者の心身の状態を目視し、生産性を維持し向上させるため、作業者に適切な指示を提供する。しかし、そのような監督は誤りを起こしやすく、多くの場合、管理者による主観的な貢献に基づくものである。その結果、「ｍｅｎ」要因の生産性を改善することを目的とした解決策を、客観的且つ体系的に実装することは困難であり、通常、人がタスクを達成するために1以上の機械と関わるシステムにおける生産性／効率性を更に増加させることは困難である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００２】
「ｍｅｎ」要因に対処することにより生産ラインのようなシステムの効率を改善するため、作業者に介入（例えば、刺激信号）を提供することが考えられ、介入は測定から得られた作業者の精神状態に基づき判定され、例えば、２０１７年２月２８日付で出願された日本特願２０１７０３７２８７、そして同一の出願人により本願と同日付で出願された、参照／整理番号１９８  ７６１を有するＰＣＴ出願を参照されたい。特に、人の精神状態を正確に推定するため、特定の測定に基づき感情状態を推定することが有益であり、例えば、２０１７年２月２８日付で出願された日本特許出願ＪＰ２０１７０３７３０６及び同一の出願人により現在と同日付で出願された、参照／整理番号１９８  ７６０を有するＰＣＴ出願、そして上記で言及した日本特願２０１７−０３７２８７及び対応ＰＣＴ出願（再び事例＃３）を参照されたい。感情状態とその測定に基づく推定に適したモデルも後に説明する。測定の使用により、感情状態は、客観的且つ繰り返し可能な方法で、正確に推定されることができ、客観的且つ体系的に、効率の向上へと導く介入を提供することが可能である。上記により、人が関わるシステムの効率を向上させることが可能である。
【０００３】
しかし、上述した技術により一般的な効率改善が達成できても、そのような改善の程度、例えば改善が非常に高いのか中程度かを、客観的に判定することは難しいままである；換言すると、介入を用いたときに改善が達成されたとしても、少なくとも特定の環境において、他の介入よりも更に高い効率へと導く介入を適用することが可能であることから、更なる効率向上の余地があることを発明者は認識した。
【０００４】
このため、例えば効率向上を予測できるよう、又は、例えばある特定の介入を別の介入に代わり選択できるよう、介入がどの程度有効かを推定することが望ましい。介入の有効性を判断する考えられる1つの方法は、訓練された観察者に依存することであり、彼/彼女の推測は、彼/彼女の経験と、介入が適用された後の作業者に対する観測に基づくものである。ただし、これは、ライン管理者又は監督者に依存する従来技術のように、誤りが起きやすく、主観的な要素も伴う。重要な点として、そのような解決策は、介入の有効性の程度を自律的に判定するための客観的且つ繰り返し可能な方法を必要とする技術システムにおける実装には適さない。
【０００５】
このため、既存の解決方法は、更なる効率の改善を可能としない。１つの課題は、システム効率を更に向上させたいとき、介入の有効性をどう客観的に判定するかにある。
【０００６】
このため、既存の解決方法は、タスクを達成するために人が１以上の機械と関わるシステムにおける効率を更に改善することを可能とせず、効率向上における有効性の程度の正確且つ客観的な判定を可能としない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
このため、本発明の目的の１つは、先行技術の課題を解決することである。
更なる様態を、便宜上、Ａ１、Ａ２等の番号を付し、ここで説明する：
様態Ａ１によると、タスクを実行する人の介入効果指数を判定する方法が提供され、該方法は次を含む：
【０００８】
−  人に連結された少なくとも１つのセンサにより、タスクを実行するパフォーマンスに関する第１の検知情報と、感情状態に関する第２の検知情報を含む検知情報を取得するステップ；
【０００９】
−  前記第１の検知情報に基づき、人に影響する刺激を表す介入が適用される前のタスクを実行するパフォーマンスと、介入が適用された後のパフォーマンスとの間の変化を示すパフォーマンス差異を判定するステップ；
【００１０】
−  前記第２の検知情報に基づき、介入が適用される前後の感情状態の変化を示す、感情値差異を推定するステップ；
【００１１】
−  前記パフォーマンス値差異と前記感情値差異とに基づき、人への介入の有効性の指標を表す介入効果指数を判定するステップ。
【００１２】
Ａ２．次を更に含む、様態Ａ１による方法：
【００１３】
−  データベースに、複数の介入情報の少なくとも１つを、前記判定ステップから判定された対応する介入効果指数と共に記憶するステップ。
【００１４】
Ａ３．データベースから、所定の介入効果指数に基づき、介入を選択することを更に含む、様態Ａ１又はＡ２による方法。
【００１５】
Ａ４．選択された介入を適用するステップを更に含む、様態Ａ３による方法。
【００１６】
Ａ５．タスクが生産ライン内の生産タスクを含み、介入が人に提供される介入と生産ラインに含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、前記様態のいずれかによる方法。
【００１７】
Ａ６．タスクが車両を運転するための操作を含み、介入が人に直接提供される介入と車両に含まれる少なくとも１つの構成部品に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、前記様態のいずれかによる方法。
【００１８】
Ａ７．タスクが人により実行される活動を含み、介入が人に提供される健康管理支援フィードバックを含む、前記様態のいずれかによる方法。
【００１９】
Ａ８．判定された介入効果指数に基づき、介入の有効性を監視するステップを更に含む、前記様態のいずれかによる方法。
【００２０】
Ａ９．判定するステップが次を更に含む、前記様態のいずれかによる方法：
【００２１】
−  介入が適用される前に得られた前記第１の検知情報に基づき、タスクを実行する第１のパフォーマンス値を判定すること；
【００２２】
−  介入が適用された後に得られた前記第１の検知情報に基づき、タスクを実行する第２のパフォーマンス値を判定すること；
【００２３】
−  前記第１のパフォーマンス値と前記第２のパフォーマンス値との間の差異に基づき、前記パフォーマンス値差異（△М）を判定すること。
【００２４】
Ａ１０．次を更に含む、様態Ａ２による方法。
【００２５】
−  人に対応する介入効果指数値を判定するステップ；
【００２６】
−  判定された介入効果指数に基づき、人に適用する介入を、データベースから、選択するステップ。
【００２７】
Ａ１１．データベースが、人の属性を前記介入及び前記対応する効果指数を伴い更に記憶し、方法が、前記記憶された属性の少なくとも１つに基づき、介入を選択することを含む、様態Ａ２による方法。
【００２８】
Ａ１２．次を含む、タスクを実行する人の介入効果指数を判定する装置：
【００２９】
−  人に連結された少なくとも１つのセンサにより、タスクを実行するパフォーマンスに関する第１の検知情報と、感情状態に関する第２の検知情報とを含む、検知情報を得るよう構成された、インターフェイス；
【００３０】
−  人に影響する刺激を表す介入が適用される前のタスクを実行するパフォーマンスと、介入が適用された後のパフォーマンスとの間の変化を示すパフォーマンス差異を、前記第１の検知情報に基づき、判定するよう構成された、第１のプロセッサ；
【００３１】
−  介入が適用される前後の感情状態の変化を示す感情値差異を、前記第２の検知情報に基づき、推定するよう構成された、第２のプロセッサ；
【００３２】
−  前記パフォーマンス値差異と前記感情値差異とに基づき、人への介入の有効性の指標を表す介入効果指数を判定するよう構成された、第３のプロセッサ。
【００３３】
Ａ１３．複数の介入情報の少なくとも１つを、第３のプロセッサにより判定された対応する介入効果指数と共に記憶する記憶ユニットを更に含む、様態１２による装置。
【００３４】
Ａ１４．所定の介入効果指数に基づき、介入を、データベースから、選択するよう構成されたセレクタを更に含む、様態Ａ１２又はＡ１３による装置。
【００３５】
Ａ１５．選択された介入を適用するよう構成された介入アプリケータを更に含む、様態Ａ１４による装置。
【００３６】
Ａ１６．タスクが生産ライン内の生産タスクを含み、介入が人に提供される介入と生産ラインに含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、様態Ａ１２からＡ１５のいずれかによる装置。
【００３７】
Ａ１７．タスクが車両を運転するための操作を含み、介入が人に直接提供される介入と車両に含まれる少なくとも１つの構成部品に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、様態Ａ１２からＡ１６のいずれかによる装置。
【００３８】
Ａ１８．タスクが人により実行される活動を含み、介入が人に提供される健康管理支援フィードバックを含む、様態Ａ１２からＡ１７のいずれかによる装置。
【００３９】
Ａ１９．判定された介入効果指数に基づき、介入の有効性を監視するよう構成された監視ユニットを更に含む、様態Ａ１２からＡ１８のいずれかによる装置。
【００４０】
Ａ２０．第１のプロセッサが次を実行するよう更に構成された、様態Ａ１２からＡ１９のいずれかによる装置：
【００４１】
−  介入が適用される前に得られた前記第１の検知情報に基づき、タスクを実行する第１のパフォーマンス値を判定すること；
【００４２】
−  介入が適用された後に得られた前記第１の検知情報に基づき、タスクを実行する第２のパフォーマンス値を判定すること；
【００４３】
−  前記第１のパフォーマンス値と前記第２のパフォーマンス値との間の差異に基づき、前記パフォーマンス値差異を判定すること。
【００４４】
Ａ２１．次を実行するよう構成されたプロセッサを更に含む、様態Ａ１３による装置：
【００４５】
−  人に対応する介入効果指数値を判定すること；
【００４６】
−  判定された介入効果指数に基づき、人に適用する介入を、データベースから、選択すること。
【００４７】
Ａ２２．データベースが、人の属性を前記介入及び前記対応する効果指数を伴い更に記憶し、方法が、前記記憶された属性の少なくとも１つに基づき、介入を選択することを含む、様態Ａ１３による装置。
【００４８】
Ａ２３．コンピュータ上で実行されたとき、コンピュータに様態Ａ１からＡ１１のいずれかによるステップを実行させる命令を含む、コンピュータプログラム。
【００４９】
Ａ２４．コンピュータ上で実行されたとき、コンピュータに様態Ａ１からＡ１１のいずれかによるステップを実行させる命令を運ぶ、信号。
【００５０】
Ａ２５．様態Ａ１２からＡ２２のいずれかによる装置と、人に連結されるよう構成された携帯式介入アプリケータとを含み、携帯式介入アプリケータが装置から受け取った情報に基づき人に介入を適用する、システム。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】人が装置／機械と関わる技術的応用に適した、心理状態モデルのブロック図を示す。
【図２】認知及び感情状態が、客観的且つ繰り返し可能な測定の方法により、どう測定されることができるかを示す。
【図３】客観的且つ繰り返し可能な測定の例を示す。
【図４Ａ】本発明の第１の実施形態による方法を示すフロー図である。
【図４Ｂ】本発明の第１の実施形態による方法の任意的な変形例を示すフロー図である。
【図５】人がタスクを完了したときに撮像された画像を示す図であり、画像は完了したタスクの成果又は結果を示す。
【図６】人が関わる１以上の機械を含むシステムの例を表す、生産ラインの概略図である。
【図７Ａ】本発明の第２の実施形態による装置（エンティティ）を示すブロック図である。
【図７Ｂ】本発明の第２の実施形態の任意的な変形例による装置（エンティティ）を示すブロック図である。
【図８】本発明の１つの実施形態による、本発明を実行するのに適したコンピュータを示すブロック図である。
【図９】本発明の１つの実施形態による、ａを示すブロック図である。
【図１０】如何にして感情状態が測定に基づき客観的に推定できるかを示すブロック図である。
【図１１Ａ】パフォーマンスと感情状態が、時間経過及び適用された発明に対応して、どう変化するかを示すために提供された例である。
【図１１Ｂ】パフォーマンスと感情状態が、時間経過及び適用された発明に対応して、どう変化するかを示すために提供された例である。
【図１２Ａ】パフォーマンスと感情状態が時間経過とともにどう変化するか、及び測定された値と推定された値がＩＥＩ指数の算出にどう用いられるかを示すために提供された更なる例である。
【図１２Ｂ】パフォーマンスと感情状態が時間経過とともにどう変化するか、及び測定された値と推定された値がＩＥＩ指数の算出にどう用いられるかを示すために提供された更なる例である。
【図１３】有効性が時間経過とともにどう変化するかを示す例である。
【発明を実施するための形態】
【００５２】
実施形態の詳細に進む前に、自律コンピューティング装置又はエンティティで都合よく用いることができる、客観的且つ繰り返し可能な方法で人の心理状態を扱うのに適すると発明者が認識した、如何にして心理状態がモデルにより都合よく説明されることができるかを示す図１から３を参照する。
【００５３】
人のパフォーマンスは、特定の活動やタスクを実行するとき人により示される、効率及び／又は有効性として定義される。効率は、活動を完了するために要する時間、又は類似にて活動を完了する速度と考えられる。有効性は、活動がどれ程良く完了されたか、例えば活動の成果が同一の活動の予期された成果にどれ程近いか、を示す。人が、例えば、生産ライン上の操作者であり、活動が、生産品を得るため生産ラインに沿って実行することを要する１つのタスクである場合を考えてみる。この例において、生産ラインに沿って特定のタスクを完了するために要する時間が、効率の例を表す；そのようなタスクを実行するときに達成される収量が、有効性の例を表し、収量は、例えば（特定の時間単位における;及び／又は、人、人のグループ、等の累積合計における）生産品の総数に対する、特定の所定のパラメータを満たす生産された物品の百分率を示す。
【００５４】
先行技術において、生産現場でのパフォーマンスを改善するには限度がある。実際、先行技術ではそのような生産ライン上の操作者のパフォーマンスは、ラインの配置の改善、改善されたツールの提供、操作者の能力向上のための訓練の提供のような技術により向上してきた。ただし、既知の方法は限度に達しており、更なる改善は達成が難しい。
【００５５】
本発明は、とりわけ、人間の状態は、人間の異なる種類の状態を考慮した適切なモデルにより説明でき、状態は適切なセンサにより直接的又は間接的に測定できるという認識に基づいている。また、人間の状態は、タスクを実行する人の効率と有効性に重要な役割を果たす。このため、発明者によると、人間のパフォーマンスは、客観的且つ体系的に観察でき、適切に改善できる。
【００５６】
更に詳細には、人間の状態は、人間の認知状態と感情状態のような側面に依存することが、最近示されている。後述の考察は感情状態により関係するが、ここでは完全を期すため、認知状態と感情状態の両方を論じる。人の認知状態は、例えば経験（例えば実践による）と知識（例えば訓練による）に基づき、例えば、特定の活動の実行において、人により獲得される能力レベルを示す状態に関する。認知状態は、人によるタスクの実行に直接関連することから、直接測定可能である。感情状態は、過去には、主観的且つ心理的状態であり、このため人により主観的にのみ評価できるとして考慮されてきた。しかし、他の（より最近の）研究は、そのような古い見解の訂正を導き、実際には人の感情状態は固有であり生理学的に（即ち、文化的でなく）特有であることを示している；更に、活性度（即ち刺激に対する反応）にも基づくと、感情は、図２を参照して後述するように、適切なセンサにより客観的に得られた生理的パラメータの測定から間接的に得ることができる。
【００５７】
ここで採用される人間のモデルは、感情と認知から成り、認知は、入力（刺激）と出力（生理的パラメータ）により外界とのインターフェイスとして機能する。感情と認知は、入力により影響される；出力は、感情と認知との間の相互作用の結果であり、双方が測定可能である。より詳細には、図１は、発明者によると、人間のパフォーマンスを技術的に評価するために使用可能なモデルを示す。具体的には、モデルは、互いに相互作用する感情部と認知部とを含む。認知部と感情部は、認知状態の組と、これに対応して、人が有することのできる、及び／又はモデルにより表すことのできる、感情状態の組を表す。認知部は外界と直接つながり、モデルは入力と出力として表す。入力は人に提供されることのできる刺激を表し、出力は人によりもたらされる生理的パラメータを表し、このように測定可能である。感情部は、図１のモデルによると、出力が特定の認知状態を介し少なくとも間接的に特定の感情状態に依存することから、間接的に測定可能である。換言すると、感情状態は、認知状態との相互作用のため直接的ではなくとも、出力として測定可能である。ここでは、認知状態と感情状態とが互いにどう相互作用するかは関係なく、実際、本発明を構成しない論理と研究に委ねられる。本考察で重要なのは、互いにどう相互作用するかに関わらず、人への入力（例えばスティミュラス又は刺激）と、認知状態と感情状態との組合せの結果による人からの出力とがあることである。換言すると、モデルは客観的に測定可能な入力と出力を有するブラックボックスとして見ることができ、入力と出力は認知状態と感情状態とに因果関係し、そのような因果関係の内部機構はここでは関連性がない。
【００５８】
モデルの内部機構に知識がなくとも、発明者はこのようなモデルが、後述からも明らかになるように、例えば生産ラインの効率を向上させたいときのような、業界での実用的適用に役立つと認識した。
【００５９】
ここで、認知と感情の測定には様々なセンサが使用できる。より詳細には、図２は、如何にして認知状態と感情状態が客観的且つ繰り返し可能な測定により測定できるかを示しており、丸、三角、バツは、列記された測定方法が、適切、あまり適切でない（例えば不正確なため）、又は（現在のところ）適切でないと考えられることを示す。例えば表情又は特定の感情状態に関連する表情のパターンを認識する顔認識のような、その他の技術も利用可能である。一般的に、認知状態と感情状態は適切な方法で測定可能であり、所定の状態の測定に適すると判断された特定の変数が決定され、次いで、適切なセンサを用いて所定の方法により測定される。様々なセンサがそのような測定値を得るのに適しており、これらは図２に列記されたパラメータ、又は認知状態及び／又は感情状態を推定するのに適した他のパラメータを提供できる限り適することから、ここでは説明しない。センサは、例えば手首や胸に着用できる装置又は眼鏡、頭皮から脳活動を測定するためのヘルメットのような装置（例えばＥＥＧ／ＮＩＲＳ）、又はＰＥＴ／ｆＭＲＩといった大型機械に含まれる、着用可能なものであってよい。
【００６０】
このため、図１に示されるようなモデルを用いることにより、そして図２と３に示されるように人の生理的パラメータの測定値を収集することにより、例えば工場生産ラインの操作者のような、人をモデル化することが可能である。
【００６１】
また後に詳述するように、特に、人の感情状態を客観的且つ自律的な方法で推定することが可能である。
【００６２】
上記考察から、介入が人にどの程度効果的か（即ち介入の適用により人の効率又は生産性がどれほど向上するか）を示す指数を得ることのできる方法、装置（エンティティ）、コンピュータプログラム、システムを提案する。指数は、（ｉ）タスクの実行において人により示される、測定されたパフォーマンスに基づき、そして（ｉｉ）同一の人の推定された感情状態に基づき、客観的に算出される。感情状態もまた客観的且つ正確に推定できることから、指数は結果的に、介入有効性に関する客観的且つ信頼できる指標を提供する。このため、指数は、例えば介入の有効性を監視する、異なる介入を都合よくインデックス化する、適切な介入を選択する、等といった、様々な応用のために、コンピューティングシステムにおいて使用できる。
【００６３】
[第１の実施形態]
図４を参照し、タスクを実行する人の介入効果指数ＩＥＩを判定する方法を対象として、第１の実施形態を説明する。介入は、人に影響する刺激である。介入は、人に提供されてもよく（例えば、刺激を提供することにより）、この場合、人に直接影響する、又は、介入が間接的に人に影響するよう、人が関わるシステム／機器に提供されてもよい（タスクを実行するとき：例えば生産ライン機械の動作の速度を変えることにより）。例は更に後述する。
【００６４】
ステップＳ１００にて、人に連結された少なくとも１つのセンサにより、検知情報が得られる。検知情報は、センサにより取得された測定値に関する情報（例えば、図２又は３に関して上述したように、又は後にも示すように）、そして、より一般的には、例えばカメラ、ビデオカメラ、等を含む、適切な機器により取得された人に関する情報を含む。このため、後者は本考察によるとセンサの更なる例である。人に連結されることにより、（検知／取得器機の意味での）センサは、対応する情報を測定又は取得するのに適切な範囲内にある。このため、センサは、人と少なくとも部分的に係合する（即ち、少なくとも物理的接触の一部）か、又は取得が起こるのに適した人との範囲、例えば、人の音、画像、映像、何らかの心理的信号、等が取得される範囲にあってよい。
【００６５】
検知情報は、タスクを実行するパフォーマンス（Ｍ）に関する第１の検知情報と、人の感情情報Ｅに関する第２の検知情報とを含む。便宜上、後記では、第１の検知情報と第２の検知情報は、パフォーマンス関連検知情報と、これに対応し、感情関連検知情報とも言及される。検知情報は、一般的に、対象者に関する情報を測定又は取得可能な機器の意味における適切なセンサにより測定又は取得された情報を含む。
【００６６】
タスクを実行するパフォーマンスＭは、タスクを完了する効率及び／又は精度の程度、又は換言するとタスクがどの程度良く及び／又は速く実行されたか、又は更に換言するとタスクの完了が特定の基準パラメータに対しどの程度成功したか、を示す。例えば、パフォーマンスＭは、実際に実行されたタスクのパフォーマンスパラメータ（例えば、タスクの結果の精度／質、及び／又はタスクを完了するために要する速度／時間、等）と、同一タスクの基準パフォーマンスパラメータ（例えば、対応する、基準精度／質、及び／又は要する基準速度／時間）（例えば、基準タスクとされたタスクの基準パフォーマンスパラメータ）との間の比較に基づき得られる。具体的な非限定的な例において、基準パフォーマンスパラメータが＋−２％の機械公差と、毎時１００ユニットの生産速度を含む、１つの金属部品の生産を考えてみる；作業者がこのような金属部品の生産のタスクを実行するとき、実際のパフォーマンスは、作業者により実際に達成された生産の実際の公差（例えば５％）と実際の速度（例えば毎時５０個）を、対応する基準パラメータと比較することで得ることができる。この例において、パフォーマンスは低いと判定され、例えば値の所定等級内の低い値に関連付けられ得る。
【００６７】
第１の検知情報は、例えば、タスク実行の間に作業者を撮像する（静止画及び／又は動画のための）カメラ、（好ましくは特定の時間間隔で）タスクが何回完了されたかを測定するカウンタ、タスク完了のためにどれ程時間がかかるかを測定するタイマ、等のような、１以上の適切なセンサにより取得できる。検知情報は、次いで基準値と比較されることができる：例えば、測定された時間は基準時間と比較され、測定されたカウントは基準カウントと比較される、等。如何にしてカメラで撮像した画像のような他の情報を使用できるかは、作業者が現在部品を接続している、１つの例で説明できる。作業結果の画像データは図５に示されるようなものであり、即ち、図は部品を接続するタスクの結果を表す。この例において、作業は、端子５３と端子６３が導線７３を用いた接続に失敗し、端子５８と端子６８が接続されずに終了している。基準画像（図示せず）は、そうではなく全ての部品が正しく接続されていることを示すものでありうる；このため、実際の画像を（例えば、画像精緻化処理により）基準画像と比較することにより、基準画像に示された意図された結果が提供されていないことから、タスクが正確に完了していないことが判定できる。同様な考察が、動画、音声、等のような他の取得された情報の種類にも当てはまる。
【００６８】
感情状態に関する第２の検知情報は、感情状態を推定するのに適したセンサから得ることのできる情報である；そのようなセンサの例は、例えば図２と３に関連し、上述している。
【００６９】
ステップＳ１１０において、第１の検知情報に基づき、パフォーマンス差異（ΔＭ）が得られる。パフォーマンス差異（ΔＭ）は、介入が適用される前のタスクを実行するパフォーマンスと、介入が適用された後の同じタスクを実行するパフォーマンスとの間の変化に対応する（又は示す）。第１の検知情報は、介入前後のパフォーマンスの判定に用いられる。例えば、パフォーマンス変化は、介入が適用される前の１つのパフォーマンス関連パラメータ（例えばタスクを完了する速度、結果の精度、等）の値と、介入が適用された後の同一のパフォーマンス関連パラメータの値との差異に基づき算出してもよい。実際の（タスクを完了するために要する時間である）作業時間をパフォーマンス関連パラメータの例とすると、介入適用前後の実際の作業時間の間の差異を、パフォーマンス差異（ΔＭ）とすることができる。ΔＭを得るには、介入前の値を介入後の値から減算する、又はその逆とすることができる。また、差異結果の値の絶対値としてもよい。更に、ΔＭは差異と同一である必要はない：如何なる因数によっても修正することができる。更には、複数のパフォーマンス関連パラメータを考慮してもよく、ΔＭを判定するためにどう組み合わせされてもよい。例えば、関連パラメータ間の差異を考慮してもよく、次に示すように、ΔＭを得るために得られた差異をそれぞれ特定の因数で乗算して、加算により結合してもよい：
【００７０】
ΔＭ＝ａ１×ΔＭ１＋ａ２×ΔＭ２＋…ａｉ×ΔＭｉ＋ａｎ×ΔＭｎ、
【００７１】
このうち、ΔＭｉは介入前後のパフォーマンス関連パラメータｉ（例えば現在の作業時間）の間の差異に関連し、ａｉは対応する補正係数である。より一般的には、ΔＭは１以上のΔＭｉの関数であり、次のように表現できる：ΔＭ＝ｆ（ΔＭ１，ΔＭ２，…，ΔＭｉ，…，ΔＭｎ）。
【００７２】
ステップ１２０にて、感情値差異ΔＥが、第２の検知情報に基づき推定される。感情値差異ΔＥは、介入が適用される前の人の感情状態と、介入が適用された後の人の感情状態の間の変化を示す。
【００７３】
予想されるように、感情状態は、直接測定できないとしても、対象者に対して行った測定に基づき確実且つ客観的に推定することができ、上記の図１に関連した考察も参照されたい。更に、２０１７年１２月２７日付で出願された日本特願２０１６−２５２３６８、そして同一の出願人により本願と同日付で出願された、参照／整理番号１９８  ７５９を有するＰＣＴ出願は、コンピューティングシステムによって自律的に、人の推定を取得するため、どうコンピューティングシステムを構成し操作できるかの詳細な説明を提供しており、そのような推定は客観的測定に基づいて体系的に判定されることから、主観的で繰り返し可能である。感情推定のための測定情報を収集するために適するセンサの例は、図２と３に関連して上述した。このため、感情値は、介入が適用される前に推定された感情状態Ｅｂと、介入が適用された後の感情状態Ｅａとに基づき判定される。２つの推定値ＥｂとＥｆが推定されると、感情変化ΔＥをこれらに基づき、例えば、任意的に所定の因数により修正された、これらの差異、又は絶対値として、得ることができる。一般的に、ΔＥは、ＥｂとＥａの関数、即ちΔＥ＝ｆ（Ｅｂ，Ｅａ）である。
【００７４】
ステップＳ１３０にて、介入効果指数ＩＥＩが、パフォーマンス値差異ΔＭと感情値差異ΔＥとに基づき判定される。介入効果指数ＩＥＩは、人に提供された介入の有効性に関する指標を提供する。換言すると、ＩＥＩ指数は、介入が特定のタスクの実行する人の効率向上の意図された結果の達成にどれ程成功したかを示す。更に換言すると、ＩＥＩ指数は、介入がどれ程良く、又はどの程度効率を高められたかを示す。一般的に、ΔＭ値とΔＥ値の２つの入力を考慮した関数はＩＥＩ指数を得るのに適しており、即ちＩＥＩ＝ｆ（ΔＭ，ΔＥ）である。
【００７５】
ＩＥＩ指数は、人のパフォーマンスにおける介入の効果（ΔＭ）だけでなく、人の感情状態における介入の効果（ΔＥ）も考慮していることから、正確な値である；このように、ＩＥＩ指数は、与えられた介入がどれ程効果的かの全体的に正確な指標を提供する。発明者が認識するように、人により達成される実際の有効性は、タスクを完了するパフォーマンスだけでなく、彼／彼女の感情状態（例えば改善された感情状態は次を導く：直接的により高い生産性／効率の結果となる、タスクの実行におけるより高い集中力、タスクの実行におけるより高い質に導く中期又は長期の改善された心理状態）にも依存することから、実際、感情状態も考慮することが重要である。そうではなく感情状態が無視された場合、人がタスクを実行する上で、真にどれ程効果的かを適切に評価することはできない。重要なことに、感情状態は、実際、タスクの実行から又はタスクの完了時に取得した結果から直接的に取得または検知できないため、推定される。更に重要なことに、上記で説明したように、指数ＩＥＩは繰り返し可能且つ客観的操作（ΔＭの判定、ΔＥの推定）により得られ、全て客観的且つ繰り返し可能な測定に基づく。このため、ＩＥＩ指数は、例えば、介入がどれ程効果的かを監視する、又は環境によって効果的な介入を選択する、等を意図されたコンピューティングシステムに特に適する。実際、感情状態を異なる方法で、例えば（介入の前後で）作業者の口頭の表現及び／又は表情から感情状態を判断するよう訓練された観察者を用いることにより評価することを考えた場合、誤り、主観的判断が発生しやすく、重要なことにコンピューティング環境における実装に適さないシステムに依存することになりうる。また、そのような観察者の基づく解決法を用いても、複雑且つ記憶ユニットを消費するデータ構造を必要としうる。代わりに上記に説明されたＩＥＩ指数を用いると、各介入に対し客観的に定義されたデータを提供することが可能であり、大きなリソースなしにコンピューターシステムで簡単かつ有効に用いることができる。
【００７６】
任意的に、本実施形態の方法は、複数の介入情報の少なくとも１つを、判定ステップ（Ｓ１３０）から判定された対応する介入効果指数（ΔＰ）と共に、データベースに、記憶するステップを含む。介入情報は、介入を識別及び／又は説明する情報を含んでもよい。介入を説明する情報は、例えば介入の種類に関する情報（例えば、音声、動画、及び／又は電気的刺激等）、及び／又は好ましく適用されるべきタイミング、及び／又は強度、等のような、介入を説明及び／又は識別するパラメータを含む。介入を識別する情報は、対応するパラメータが既知である、介入の組のうちの１つを指すＩＤを含む。このため、記憶ステップは、算出されたＩＥＩ指数がデータベースにおいて介入を識別又は説明する情報と関連付くことを確実にする。この方法で、判定されたＩＥＩ指数は、下記に説明するような、可能な任意的使用の準備ができる。
【００７７】
任意的に、該方法は、データベース（例えば上述したデータベース）から、所定の介入効果指数に基づき介入を選択するステップを含み、所定のものは、選択される目標（所望）介入効果指数を示す。例えば、（図４におけるように以前に判定された）複数のＩＥＩ指数がデータベースに記憶されると、そのうちの目標指数値に等しい（また、ほぼ等しいという意味でも、例えば＋／−対応する公差）ＩＥＩ指数を有する１つが選択されうる。この方法にて、目標ＩＥＩ指数に関連付く介入が選択でき、これにより人のパフォーマンスを改善する有効性の特定の程度が予期できる。換言すると、（目標ＩＥＩ指数に対応する）効率／生産性の特定の全体的な改善を得るのに適した介入が便利に選択でき、必要な場合及び必要なときに適用できる（例えば、選択されると、すぐに、又は効率が閾値を下回ったときにのみ、適用されてよい）。この方法にて特定の所望の改善を達成したいとき、どの介入を用いるかを、客観的に制御できる。
【００７８】
好ましくは、本実施形態の方法は、選択された介入を適用するステップを含む。介入は、人及び／又は人が関わるシステムに適用されることができる。システムは、１以上の機器を含み、システムの例は、タスクを実行するとき人が関わる１以上の生産機械を含む生産ラインにより表される。システムの他の例は次を含む：人により運転される車両、健康管理支援装置、等。
【００７９】
任意的に、本実施形態の方法において、タスクは生産ライン内の生産タスクを含み、介入は、人に提供される介入と生産ラインに含まれる少なくとも1つの構成部分に提供される介入のうちの少なくとも1つを含む。以下では、本実施形態のこの任意的な変形例を示す例が示される。
【００８０】
本例において、図５に示されるように、タスクは、例えばワイヤ接続を行うような、生産ライン上で実行されるタスクを含む。生産ラインは、例えば図６に示されるように、１以上の構成部分を含み、１以上の区画に配置されてよい。図６はセル生産システム例を示しており、Ｕ字形生産ラインＣＳを含む。生産ラインＣＳは、例えば、製品の進路上の異なる区画に対応する３つのセルＣ１、Ｃ２、Ｃ３を含む。作業者ＷＫ１、ＷＫ２、ＷＫ３は、それぞれセルＣ１、Ｃ２、Ｃ３に割り当てられる。加えて、熟練したリーダＷＲが生産ラインＣＳの全作業を監督するために配置される。リーダＷＲは、スマートフォン又はタブレット端末といった、携帯型情報端末ＴＭを有する。携帯型情報端末ＴＭは、リーダＷＲに提供され、生産作業を管理するための情報を表示するために用いられる。部品供給装置ＤＳと部品供給コントローラＤＣが、生産ラインＣＳの最上流に位置する。部品供給装置ＤＳは、ラインＣＳ上に組立のための様々な部品を、部品供給コントローラＤＣから発せられた供給指示により、特定の速度で供給する。加えて、生産ラインＣＳの所定のセルであるセルＣ１は、協調ロボットＲＢを有する。部品供給コントローラＤＣからの指示に従い、協調ロボットＲＢは、部品供給速度に協調して、部品を製品Ｂ１へと組み立てる。生産ラインＣＳのセルＣ１、Ｃ２、Ｃ３は、それぞれモニタＭＯ１、ＭＯ２、ＭＯ３を有する。モニタＭＯ１、ＭＯ２、ＭＯ３は、作業に関する指示情報とその他のメッセージを作業者ＷＫ１、ＷＫ２、ＷＫ３に提供するために用いられる。作業監視カメラＣＭが、生産ラインＣＳの上方に取り付けられる。作業監視カメラＣＭは、セルＣ１、Ｃ２、Ｃ３において、作業者ＷＫ１、ＷＫ２、ＷＫ３により実行される製品Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３の生産作業の結果を確認するために用いられる画像を撮像する（例えば、ＣＭにより撮像された画像は図５に示されるようなものであり、このためパフォーマンス差異ΔＭを得るために用いられる第１の検知情報の例を表す）。モニタ、セル、作業者数、そしてリーダの有無は、図６に示されたものに限定されない。各作業者により実行される生産作業は、作業監視カメラＣＭを用いる以外の方法でも監視されてよい。例えば、生産作業の結果を表す音、光、振動が収集されてもよく、収集された情報は生産作業の結果を推定するために用いられてもよい。各作業者ＷＫ１、ＷＫ２、ＷＫ３の感情を推定するため、作業者ＷＫ１、ＷＫ２、ＷＫ３はそれぞれ入力・計測装置ＳＳ１、ＳＳ２、ＳＳ３を有する。入力・計測装置ＳＳ１、ＳＳ２、ＳＳ３は、図２と３を参照して示されるような、如何なる種類又は組合せのセンサであってもよい（このため、装置ＳＳ１、ＳＳ２、ＳＳ３は、感情状態Ｅ及び感情状態における変化ΔＥを推定するために用いられる、第２の検知情報を出力するよう提供される機器又はセンサの例である）。
【００８１】
図５と図６の例に戻り、接続を行う作業は、例えば、作業者ＷＫ２により実行されてもよい。生産ラインで実行されるタスクの本例において、介入は、人に（例えば、直接的に）提供される介入、及び／又は生産ラインに含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入を含んでよい。
【００８２】
人に提供される介入の例は、ディスプレイ、スピーカー、電気刺激装置、等のような適切な方法又はユニットにより人に提供される、音声、及び／又は動画、及び／又は文字、及び／又は刺激（例えば人を生理的に刺激する電気信号）を含む。例えば、視聴覚メッセージ（タスクの特定の技術点、休憩に作業者の注意を向ける、等）が、作業者の携帯型機器、または作業者ＷＫ２にとって容易に見える端末ＭＯ２、又は、生産ライン上で利用可能な別の端末又は生産ラインにいる別の人に配信される；電気刺激信号は、人に結合された生理的に適切な機器により作業者に伝えられてもよい。
【００８３】
生産ラインに含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入は、次を含む：ラインコントローラ（図示せず）が生産ラインＣＳに部品を供給する速度を減少させるため、部品供給コントローラＤＣに速度変化命令を送信する（他の例：工作機械等のような、ラインの構成部分の機能及び／又は動作の速度を変える命令）。この命令は、部品供給コントローラＤＣにより制御され、ラインへの部品供給装置ＤＳから部品を供給する速度を下げる。この方法により、生産ラインＣＳの速度が、所定の又は選択された介入により提供されるように調整される；データベースに記憶されたＩＥＩ指数は、作業者ＷＫ２へのそのような種類の介入により提供される生産性向上の程度、又は生産性向上に介入がどの程度貢献するかを示す。ここで、発明者が発見したように、ラインの作業速度の減少は、全体的により低い生産性を必ずしも意味しない。実際、減少した速度で稼働するラインが、全体的により高い生産性を導くこともある：例えば、より低い速度は、現在特定の感情状態にある作業者に、タスクをより良く実行させ、同一の感情状態での同一の作業者のより速い速度で稼働するラインと比較し、全体的な産出高が向上する。このため、介入の適用は、全体的な生産性を向上させる；この事実は、ＩＥＩ指数により客観的に表され、このため生産性のより好ましく制御できる、又は生産性をより好ましく監視できる、又は生産性をより好ましく予測できる。
【００８４】
上記（又は下記）で説明した介入は、所定の介入のうちからそれらを識別するＩＤにより識別できる、又はパラメータにより説明できる。
【００８５】
下記にて、車両を運転する作業を含むタスク、そして運転者及び／又は車両の少なくとも１つの構成部品に提供される介入の、第１の実施形態による更なる例を示す。
【００８６】
任意的に、本実施形態の方法において、タスクは車両を運転するための作業を含み、介入は人に直接的に提供される介入（好ましくは車両の運転時）と、車両に含まれる少なくとも１つの構成部品に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む。車両を運転するための作業は、運転者が車両を導く際に行う如何なる行為をも含み、車両が自動運転又は半自動運転システムを装備している場合は、監督する行為も含む。下記にて、本実施形態のこの任意的な（車両関連）変形例を示す。
【００８７】
本例において、パフォーマンスＭは、どれ程正確に運転タスクが実行されたかを示し、これは、例えば車両がどれ程正確に特定の所定の経路に従ったか（例えば実際の運転ルートが、ｍａから得られた理想ルートにどれ程スムーズに対応しているかを比較する）、運転者が障害物を認識する程度、等というような、特定の運転パラメータにより判定できる。例えば次のような適切なセンサが提供される：運転経路、運転パターン、及び／又は運転者の動きを撮像するため、車両の内側および/または外側に向け都合よく設けられる、上述したＣＭカメラに似た（又は同一の）カメラ；例えば運転経路を判定するための位置測定システム；車速センサ；現在の運転パラメータに関する情報を取得するための車両慣性システム、等。センサにより提供された情報は、他の例によると、特定の期間にカバーされる距離と与えられた期間での予期される距離とを比較するため、又は２つの地点の到達において所定の利用可能な経路と比較し特定の経路に従ったか否か、にも用いることができる：得られた値は、運転タスクを実行するパフォーマンスＭの測定も提供する。このような測定が介入前後で実行されるとき、パフォーマンス差異ΔＭを判定することができる。このため、センサ（とその検知又は撮像により生成された情報）は、第１の検知情報を提供可能なセンサの例であり、これに基づきパフォーマンス変化ΔＭが判定できる。
【００８８】
運転者感情Ｅは、上記に示したように適切なセンサにより、上記に示したように推定できる。従って、感情差異ΔＥも推定できる。
【００８９】
本例により提供される介入は、人（例えば運転者）又は車両に提供される運転支援を含む。例えば、車両に提供される運転支援は、運転の間の支援ユニットによる車両のアクティブ制御を含み、支援ユニットは、例えば車両の制御を引き継ぐ、又は車両を停止するため、ブレーキ、アクセル、及び／又はハンドルのような車両の構成部品に作用する。運転者に提供される運転支援は、停車と休憩を提案する、又は特定のタスク（例えば、特定の種類のジャンクションが接近したとき）をどうより好ましく実行するかを提案／指導する、運転者へのメッセージ（音声、動画、及び／又は文字；好ましくは音声）を含む、運転の間のフィードバックを含む。運転支援フィードバックの別の例は、音、メロディ、音楽、又は一般的に音声により表され、例えば、危険な状況に進入することを運転者に警告する、又は妨げることができる。この例において、ＩＥＩ指数は、介入を適用したとき、人に対し運転パフォーマンスがどの程度向上できるかの指標を提供する。このため、全体的な運転パフォーマンスをより好ましく監視、予測、又は更に改善できる（例えば介入、又は上記例における運転支援フィードバックを選択することにより）。
【００９０】
任意的に、本実施形態の方法において、タスクは人により実行される活動を含み、介入は、好ましくは健康管理支援装置による、人に提供される健康管理支援フィードバックを含む。好ましくは、活動は、対象者の身体的及び／又は知的活動、又は運動を含む。下記において、本実施形態のこの任意的（健康管理関連）変形例を示す例が示される。
【００９１】
本例において、パフォーマンスＭは、活動がどれ程良く実行されたか、例えば身体的及び／又は知的活動が基準活動／運動と比較し、どれ程良く完了された、及び／又は運動がどれ程早く完了したかを示す。非限定的例として、運動は、人の認知能力及び／又は記憶を改善又は維持するための訓練運動を含み、認知能力は、例えば生産タスク、運転タスク、健康状態を改善することを目的としたタスク等を実行する認知能力でありうる。換言すると、ある例において、運動は、特定（例えば生産、運転、等）のタスクの実行を改善する能力を改善することを目的とした訓練運動であってよい。）パフォーマンスＭは、例えば歩行する、走る、座るとき、身体位置がどれ程真っすぐでバランスが取れているか（例えば、所定のパターンと比較した実際の位置）を判定することにより得ることができる；所定のパターンに対し特定の動きがどれ程スムーズに行われるか；予想された距離を徒歩でカバーした距離；所定の時間に対してタスクを達成するための時間（例えば、家の掃除又は趣味関連の動作を完了する、１時間又は1日にそのような動作が実行された回数）を測定する。上記情報は、例えば（例えば、活動を実行中の対象者を撮像する、上述したカメラＣＭのようなカメラを介し得られた）画像を所定のパターンと比較する、又は他の適切な測定値を所定の値及び／又は値のパターンと比較することにより、得ることができる。また、パフォーマンスＭを、どれ程正確に及び／又は速く特定の知的活動が実行されたかに関すると考慮することができ、これは結果の成果が正しい否か、及び結果を生むのに要する時間により、測定できる。
【００９２】
上述した測定結果は、第１の検知情報の例である。これらは、例えば人に結合された、人と少なくとも部分的に物理的接触している装置、又は対象者の測定値を取得できる範囲内（物理的接触がなくとも）にある、健康管理支援装置により収集できる。
【００９３】
介入が適用される前後の測定／撮像を行うことにより、パフォーマンス差異ΔＭを判定することができる。
【００９４】
人の感情Ｅは、上記に示したように適切なセンサにより、上記に示したように推定できる。従って、感情差異ΔＥも推定できる。
【００９５】
ΔＭとΔＥが取得されると、上記にも示したように、ＩＥＩ指数が判定できる。ＩＥＩ指数は、介入が人の特定の活動を実行する能力をどの程度改善できるかを示し、このため介入が如何にして健康状態を改善できるかの客観的指数である。このため、人の健康状態改善のための特定の介入、又は適切な介入を選択することにより提供される健康状態を客観的に監視又は予測できようになる。
【００９６】
任意的に、本実施形態の方法は、判定された介入効果指数に基づき、介入の有効性を監視するステップを含む。実際、人に特定の介入が適用されたときの有効性の程度を客観的な確立することができる；監視は客観的なパラメータに基づくことから、監視は（繰り返し可能であることから）信頼性があり、客観的で正確なものとなる。
【００９７】
任意的に、本実施形態の方法において、判定（Ｓ１１０）のステップは、第１のパフォーマンス値Ｍｂと第２のパフォーマンス値Ｍａの判定を含む。第１のパフォーマンス値Ｍｂは、介入が適用される前に得られた第１の検知情報に基づく、タスクを実行するパフォーマンスを示す値である。第２のパフォーマンス値Ｍａは、介入が適用された後に得られた第１の検知情報に基づく、タスクを実行するパフォーマンスを示す値である。換言すると、値ＭａとＭｂは、介入が提供された後と前のパフォーマンスであり、２つの異なる時点、即ち介入が適用された後と前で行われる測定に基づき得られる。後と前は、これらの１つを判定するために用いられる測定値の１つが、介入が適用されている間に取得される場合も含む；ただし、測定が行われる時点（介入の前又は後のいずれか）と、介入が適用される時点との間の特定の時間間隔を維持することが好ましい。更に、パフォーマンス値差異（ΔＭ）は、前記第１のパフォーマンス値Ｍａと前記第２のパフォーマンス値Ｍｂとの差異に基づき判定される。
【００９８】
上記に示したように、複数の介入情報の少なくとも１つを対応する介入効果指数（ΔＰ）と共に記憶するデータベースが任意的に予見される。更に任意的に、本実施形態の方法は、人に対応する介入効果指数値を判定することを含む；そして判定された介入効果指数に基づき人に適用すべき介入を、データベースから、選択すること。換言すると、ある時点での特定の人のために、例えばその人の生産性を特定量向上したいため、特定のＩＥＩ指数が適切であることが確立される。所望の向上からＩＥＩ指数が判定され、このためこれは介入のおかげでその人により到達可能な潜在的な生産性向上の程度を示す。次いで、そのようなＩＥＩ指数に対応する介入が、データベースから取得される。
【００９９】
任意的に、本実施形態の方法において、データベースは、人の属性を、介入とこれに対応する効果指数と関連付け更に記憶し、方法は、記憶された属性の少なくとも１つに基づき介入を選択するステップを含む。属性は、介入情報及び対応するＩＥＩ指数を記憶するのと同時に、介入が適用される人に対応する属性値と共に記憶されてよい。例えば、データベースは、対応するＩＥＩ指数と、年齢、及び／又は性別、及び／又は作業者の経験、及び／又は過去に受けた訓練の種類、等のような情報にそれぞれ関連付く1以上の介入のリストを含む。作業者Ｗｋｘの生産性を向上したいとき、特定のＩＥＩ指数が必要であると判定される；同一又は類似のＩＥＩ指数を有する異なる介入がデータベースに存在することがありうる；このため、作業者Ｗｋｘの属性情報に可能な限り近い属性情報に関連付く介入を、データベースから、選択することが有利でありうる。この方法により、まだＩＥＩ指数が算出されていない、又はほんの僅かの介入しか記憶されていない他の作業者への、記憶されたデータの応用を拡張することができる。
【０１００】
[第２の実施形態]
図７Ａを参照し、タスクを実行する人の介入効果指数を判定するための装置２９０を対象とする第２の実施形態を説明する。装置は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの組合せにより実現できる装置と見なすことができ、１つの機器に局所化されるか、又はネットワークを介し相互接続された複数の機器に分散されるかのいずれかであってよい。下記において、装置という用語はエンティティという用語とも交換可能に用いられ、単一機器における集中化された実装に限定されない。下記において更に、エンティティの主要特徴が説明され、第１の実施形態の方法に関して上述した全ての考慮事項は本実施形態と他の実施形態に等しく適用可能であり、これらは繰り返さないことに留意されたい。
【０１０１】
エンティティは、インターフェイス２００と、第１のプロセッサ２１０と、第２のプロセッサ２２０と、第３のプロセッサ２３０とを含む。インターフェイス２１０は、人に結合された、一般的にＳＳｉとして図示される、１以上のセンサにより検知情報を得るよう構成される。有線（例えばＵＳＢ、ＦｉｒｅＷｉｒｅ、等）又は無線（例えばＷＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、等）いずれのインターフェイスの種類も、センサＳＳｉにより測定又は撮像された情報の収集に適する。センサＳＳｉは、図に示されるように、エンティティ２９０の一部である必要はない。センサＳＳｉは、第１の検知情報と第２の検知情報とを含む検知情報をインターフェイス２００に提供し、図においては情報２０４として第１のプロセッサへ、第２の検知情報２０６として第２のプロセッサへと送られる。第１から第３のプロセッサがここで説明されているとはいえ、これらはハードウェア及び／又はソフトウェアの組合せにより実現される単一のプロセッサに都合よく組み合わされてもよい。同様に、第１の検知情報２０４と第２の検知情報２０６は概略的に分離されているのみであり、実際はまとめてプロセッサに提供されてよい。このため、恐怖だけでなく後続の図示も限定するものではない。第１の検知情報２０４はタスクを実行するパフォーマンスに関し、第２の検知情報２０６は感情状態に関する。
【０１０２】
第１のプロセッサ２１０は、第１の検知情報２０４に基づき、介入が適用される前のタスクを実行するパフォーマンスと、介入が適用された後のタスクを実行するパフォーマンスとの間の変化を示す、パフォーマンス差異ΔＭを判定するよう構成される。介入は、人に影響する刺激を表す。第２のプロセッサ２２０は、第２の検知情報２０６に基づき、介入が適用される前後の感情状態の間の変化を示す、感情値差異ΔＥを推定するよう構成される。第３のプロセッサ２３０は、パフォーマンス値差異ΔＭと感情値差異ΔＥに基づき、介入効果指数ＩＥＩを判定するよう構成される。介入効果指数ＩＥＩは、人に対する介入の有効性の指標を表す。
【０１０３】
ここで、図７Ａのエンティティ２９０の任意的な異なる構成を表すエンティティ２９０’を示す、図７Ｂも参照する。図７Ｂと７Ａにおける同一の符号は同一の特徴を示し、上述の図７Ａが参照される。エンティティ２９０’は、任意的に、複数の介入情報の少なくとも１つを、好ましくは第３のプロセッサ２３０により判定された対応する介入効果指数に関連付け記憶する、記憶ユニット２４０を含んでもよい。更に、エンティティ２９０’は、所定の介入効果指数に基づき介入を、データベースから、選択する、セレクタ２５０を任意的に含んでもよい。選択は、そのようなデータベースを含む記憶ユニット２４０、又はそのようなデータベースを含む外部機器から行われる。実際、上記でも説明したように、記憶ユニット２４０は任意的であるのみで、必ずしもエンティティ内に提供される必要はない。データを互いに関連付けて（表を含む）記憶する種類又はデータベース又は方法が用いられてよい。
【０１０４】
任意的に、エンティティは、特定の介入、好ましくは例えばこれらのセレクタ２５０により選択された介入を適用するよう構成された、介入アプリケータ２６０を含んでもよい。図７Ｂにおいて、アプリケータ２６０はエンティティ２９０’の一部として示されている。しかし、アプリケータ２６０は、人に結合可能な、携帯型機器内に外部的に提供されてもよい。このような場合、セレクタ２５０は、アプリケータにどの介入を適用するかを示す情報を送信し、例えば送信された情報は、上述した介入情報（即ち、及び識別子及び／又は介入を説明するための関連パラメータ）を含んでよい。
【０１０５】
第２の実施形態の可能な任意的構成の１つにおいて、エンティティ２９０（２９０’）は介入効果指数ＩＥＩ判定するために用いられてよく、この場合、人により実行されるタスクは生産ラインの生産タスクを含む。この場合、介入は、人に提供される介入及び／又は生産ラインに含まれる１以上の構成部分に提供される介入を含む。
【０１０６】
第２の実施形態の更なる可能な任意的構成の１つにおいて、エンティティ２９０（２９０’）は車両を運転する人（運転者）に支援を提供する運転支援システムにおいて用いられてよい。この場合、タスクは車両を運転する操作を含み、介入は、人に直接的に提供される介入及び／又は車両に含まれる少なくとも１つの構成部品に提供される介入を含む。エンティティは異なる構成で提供されてよい：車両内、又は車両の外側（例えばプロセッサにより実行される少なくともいくつかの動作がクラウド又はサーバ上で実行される）。後者において、エンティティは、例えば車両にて提供されたセンサＳＳｉのような、車両での構成部品と通信する。図７Ｂを参照し、エンティティが車両の外側で開発される場合、介入アプリケータ２６０はエンティティと（好ましくは無線）通信する。
【０１０７】
第２の実施形態の更なる可能な任意的構成の１つにおいて、エンティティ２９０（２９０’）は、人に健康管理支援を提供するための健康管理支援システムに用いられてよい。この場合、タスクは人により実行される活動を含み、介入は人に提供される健康管理支援フィードバックを含む。この構成において、エンティティは、人に結合された携帯型機器内に提供されてよい。ある代替的な構成において、エンティティは人から離れて（例えばクラウド又はサーバ上）提供されてよく、センサＳＳｉと、任意的に人に結合された機器に局所的に提供されたセレクタと通信する（結合は機器と人との間の物理的接触を必ずしも意味しないことに注意されたい）。
【０１０８】
任意的に、本実施形態のエンティティは、判定された介入効果指数に基づき介入の有効性を監視するよう構成された、監視ユニットを含んでもよい。ある構成において、監視ユニットはセレクタ２５０を置き換えてもよく、又はセレクタ２５０と共に提供されてもよい；後者の場合、エンティティは、監視と介入提供との両方を実行可能である。
【０１０９】
エンティティは更に、第１の実施形態を参照し、これに示された詳細に基づき動作するよう構成されてよい。
【０１１０】
[第３の実施形態]
第３の実施形態は、コンピュータ上で実行されたとき、第１の実施形態を参照し及び／又は他の実施形態及びここで説明される例を参照し開示された、如何なるステップ又はステップの如何なる組合せをもコンピュータに実行させる命令を含む、コンピュータプログラムに関する。図８は、プロセッサ８２０と、インターフェイス（ＩＦ）８１０と、メモリ８３０とを含む、そのようなコンピュータ８００の構成を示す。ある構成において、メモリ８３０は、方法ステップを実行するために必要な命令と、そして例えば命令の実行中に必要な又は生成されるデータも含んでよい。＿同時に、データベースがコンピュータ８００に外部的に提供され、インターフェイス８１０を介しアクセスされてよい。インターフェイス８１０は、センサと、存在する場合はアプリケータと、存在する場合は外部データベースと、そして他のエンティティ又はネットワークとも通信可能である。プロセッサ８２０は、言及した命令を実行可能な種類のプロセッサである。コンピュータ８００は、１つのブロックユニット８００に概略的に示されているが、１つの局所化された装置、又はネットワークを通じて接続された複数の装置において実現されてもよい。更に、コンピュータ８００は、ソフトウェア及び／又はハードウェアの組合せにより実現されてもよい。上記でも述べたように、プロセッサは単一の局所化されたユニットであるか、又はより多くのプロセッサに実装されてもよい。
【０１１１】
命令は、不揮発性メモリの如何なる種類をも含む媒体に記憶されるか、又は例えばリモートエンティティにより実行される信号上で運ばれてもよい。
【０１１２】
[第４の実施形態]
更なる実施形態によると、図９にも図示される、システム４００が提供される。システム４００は、第２の実施形態のような装置（エンティティ）（例えば図４Ａにおけるような装置（エンティティ）２９０、又は図４Ｂにおけるような２９０’）と介入アプリケータ４４０とを含む。介入アプリケータ４２０は、好ましくは携帯式（人が移動したときも人と結合できるように）であるが、必ずしもそうでる必要はない（この場合、人がアプリケータとのインタラクションの範囲内にある場合、人に結合される）。システム４００は、例えばＳＳｉのようなセンサから入力を受け取り、出力４２５を提供する。出力４２５は、人に提供される介入を含んでよい。
【０１１３】
[その他の実施形態と実施例]
感情値の推定は、例えば上記で言及したような関連日本出願ＪＰ２０１６−２５２３６８及び対応するＰＣＴ出願（参照／整理番号１９８  ７５９）において開示されたように、得ることができる。ただし、客観的測定に基づき感情状態を推定可能である限り、他の方法も適用可能である。このため、上記で示したステップＳ１２０は、言及した関連出願に開示された方法により算出された感情状態を、入力として、介入が適用される前に一度、介入が適用された後に一度、受け取る。代替的な構成において、ステップＳ１２０は、関連出願に開示された１つ又は全てのステップを含んでよい。類似の考慮が、第２の実施形態の第２のプロセッサ２２０にも適用される。図１０は、例えば言及した日本特許出願ＪＰ２０１６−２５２３６８及び対応するＰＣＴ（参照／整理番号１９８  ７５９）に詳述されるような、感情状態を推定する１つの方法を示している。即ち、学習プロセスがデータ１０１０とデータ１０２０に対し実行され、これは活動と感情の間の関係性を表すデータ１０２５をもたらす。データ１０１０は1人以上の人により実行される活動に関し取得された測定に関する；データ１０２０は、対応する活動を実行したときの人の感情に関する情報に関連する（このような感情状態は、例えば図１〜３に関連して説明した高精度センサといった適切なセンサにより得ることができる）。学習データ１０２５が取得されると、処理の間、人の現在の感情が、例えば感情を推定するよう構成されたユニット１５０により）、同一の人により実行される現在の活動に関する測定値（例えば、人／使用者の活動を検知／測定するよう構成されたユニット１０４０により測定値が取得される）、及び学習データ１０２５から、推定できる（非直接的に推定される）。学習データ１０２５は、回帰方程式によっても得ることができ、関係性により表される。また、学習データ１０２５は、そのような関係性を取得及び／又は記憶可能なユニット１０３０において取得及び／又は記憶されてもよい。
【０１１４】
図１１は、上述したいくつかの特徴を、簡略化し、概略的に示すために用いられる。具体的には、図１１Ａは、タスクを実行する人のパフォーマンスが時間とともにどう変化するかを示す。例えば、介入が時間ｔ０にて適用されると仮定し、パフォーマンスはこの後、ΔＭに相当する量で増加する。向上は即時なものでない可能性があり、介入が適用された後にパフォーマンスを測定する前に、特定の間隔で待つことが好ましい。図において、そのような時間の例はｔ１により表される。値ｔ１は所定のものであり、環境又は応用に基づき選択されてよい（例えば、車両の応用では、生産ラインの応用よりも短くてもよい）。また、値ｔ１は動的に決定されてもよい：例えば、パフォーマンスがある増加値にて概ね一定である所定の時間間隔に続く時点である（即ち、おそらく介入に関係しない短いピークを排除する）。時間ｔ１’にてパフォーマンスは再度変化し、これはパフォーマンスがもはや時間ｔ０での介入と直接的に結びついていないであろうことを示す。ｔ１’とｔ０との間の差異である時間間隔ΔＴは、介入の持続可能性、即ち介入が適用された後にいつまで続くかを表す。ｔ０直後の過渡状態のため、ΔＴは、その間隔を通してパフォーマンスが同一の増加値と等しいことを必ずしも意味しない。また、図はある特定の時間値における一定した増加を示している；変動がある可能性があり、適切な閾値でこれが考慮されることは言うまでもない。
【０１１５】
既に述べたように、値Ｍは測定により直接的に得られる値である（即ち、推定されたものでない）。Ｍは人間の出力を示し、活動及び／又は人の現在の状態を表すと言える。測定される出力は、例えば生産サポート、運転者監視、運転支援、健康管理監視、健康管理支援、等）のような、応用分野によって選択される。また、Ｍは、使用者のパフォーマンス及び／又は技術及び／又は能力を評価するために用いられる出力と言える。介入は人のパフォーマンス／技術／能力を向上し改善するために提供されうる。これらは、Ｍをどう測定するかの非限定的な例であり、例えば応用分野による：
【０１１６】
応用分野      Ｍ
生産サポート  操作時間、速度、エラー率、等
運転          反応時間、経路に従う正確さ
健康管理      心拍
【０１１７】
図１１Ｂは、感情状態Ｅが時間とともにどう変化するかを示す。また例において、感情状態値Ｅは、時間ｔ０で介入が適用された後に増加し、ｔ１’まで持続する（ｔ１’から、パフォーマンスはもはや時間ｔ０での介入に直接的に結びついていないという意味で）。図１０Ａを参照して行われた同様の考慮が、ここでも適用される。
【０１１８】
パフォーマンスと感情は共に、介入により変化しうる、全体的な人の効率又は生産性に影響する。このため、ＩＥＩ指数は、介入がどれ程効果的かの正確な指標を提供する。このように、ＩＥＩ指数は、特定の応用（生産、運転、健康管理、等）に介入がどれ程適するかを示すことができる；更に、ＩＥＩは、提供された介入をより正確に評価することができる（例えば、介入の目的は、使用者のパフォーマンス／技術／能力自体を改善するためである；このため、ＩＥＩ指数は客観的な方法におけるそのような評価を容易にする）。
【０１１９】
図１２Ａと１２Ｂは、時間ｔ１で介入が適用された後にパフォーマンスＭと感情状態Ｅがどう変化するかを更に示すものである。既に述べたように、ＩＥＩ指数はΔＭとΔＥの一般的な関数であり、即ち
ＩＥＩ＝ｆ（ΔＭ、ΔＥ）。
ある例において、ＩＥＩ指数は、ΔＭとΔＥを対応する重みαとβで積分することにより得られる：
【０１２０】
ＩＥＩ＝α×ΔＭ＋β×ΔＥ
【０１２１】
更に、ΔＭとΔＥは絶対値でありうる。好ましくは、ΔＭとΔＥは互いに比較可能となるよう正規化された値である。例えば：
【０１２２】
ΔＭ＝ΔＭ＿ｒａｗ  ｄａｔａ／ΔＭ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ、
ΔＥ＝ΔＥ＿ｒａｗ  ｄａｔａ／ΔＥ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ
【０１２３】
ここで、ΔＭ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅとΔＥ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅは、平均値として予め設定されてよい。
【０１２４】
上記の重みα、βは、様々な方法で設定することができる。非限定的な例は：
【０１２５】
●重みα、βは、同一の値（例えば、α＝１、β＝１；又はα＝２、β＝２）を有してもよい。
【０１２６】
●重みα、βは、タスク実行におけるＭとＥの重要性に基づき決定されてもよく（例えば応用分野による）、より高い重要性を有するものが、より大きな値を有する。
【０１２７】
●重みα、βは、介入によるＭとＥの改善に基づき決定されてもよく、より高い（改善を示す）正の変化を有するものが、より大きな値を有する。
【０１２８】
●ＭとＥの１つが介入後に低下したとき（即ち、差異が負の値）、重みは、低下したものがより大きな重みを有するよう決定されてもよい（Ｍ又はＥを改善しない介入のより小さなＩＥＩ指数を推定するため）。
【０１２９】
上述したように、例えばデータベースから、介入を選択することが可能である。例えば、介入は、目標ＩＥＩ値を有するものとして、即ち改善の特定の程度を達成する１つの介入として、選択できる。目標ＩＥＩ値の値は、現在のＩＥＩ値に対する、絶対値（ＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔ）、又は相対値（ΔＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔ）であってよい。
【０１３０】
図１３の例を参照し、人の現在のＩＥＩ指数が、縦軸のＩＥＩ＿ｃｕｒｒｅｎｔ値に相当することが分かる；例えば、ＩＥＩ＿ｃｕｒｒｅｎｔは、現在の時間ｔ１の前に適用された別の介入に基づき、又はＩＥＩ＿ｃｕｒｒｅｎｔを算出するため２つの異なる時点（現在の時間ｔ１に近い）で行われたＭとＥそれぞれの２つの測定に基づき、決定される。少なくともΔＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔに等しい有効性の改善を得ることを望むとき、次を満たすＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔを有する介入をデータベースから選択する必要がある：
【０１３１】
ΔＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔ＝ＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔ−ＩＥＩ＿ｃｕｒｒｅｎｔ
【０１３２】
別の例において、必要とされる向上に相当するΔＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔ以上のΔＩＥＩを有する介入が、介入を記憶するデータベースから、判定される。複数の介入がこれに応じ判定されたとき、例えば次の例の１つに基づき、そのうちの１つが選択される：
【０１３３】
［例１］最大のΔＩＥＩを有する介入が選択される
【０１３４】
［例２］所定の範囲内のΔＩＥＩを有する介入（例えばΔＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔ＝８０のとき、８０≦ΔＩＥＩ≦１００の介入が選択される）。
更に、同一のΔＩＥＩを有する２以上の介入が抽出されたとき、次の［例３］が介入の選択に用いられる：
【０１３５】
［例３］ＭとＥの両方を向上させる介入（即ち、Ｍ２−Ｍ１／Ｅ２−Ｅ１が負ではない）。
【０１３６】
更に、同一のΔＩＥＩを有する２以上の介入が抽出されたとき、最大のＭ＋Ｅを有する介入が選択される。
【０１３７】
［例４］対象者の性別、年齢、国といった属性、又は対象者の要求（事前に入力）に符合する介入が選択される
【０１３８】
更に、２以上の介入が抽出されたとき、上記例２又は例３による条件を１つの介入の選択に用いることができる。
【０１３９】
一般的に、上記条件は、環境に応じて適切な方法で、共に組み合わせることができる。
【０１４０】
例示として、複数の介入を記憶するデータベースは次のようであってよい（理解を容易にするため表形式でのみ表す：
【０１４１】
【表１】
2020531982.tif 000003
【０１４２】
左から、第１欄は、介入を識別することができる、ＩＤを示す。第２欄は、介入の種類を特定し、好ましくは（メッセージ又は動画又は刺激信号構成情報、又は介入自体のような）スティミュラスを生むための詳細を含む。第３欄は、介入が好ましく適用されるタイミングを示し、Ｔｈは閾値を示す（異なる閾値を特定できる）。第４欄は。例えばＩＥＩ（示さず）、及び／又はΔＩＥＩ、及び／又はΔＭ、及び／又はΔＥのような、少なくとも１つの指数又は指数の組合せを示す。上記を参照し、いくつの及びどの指数が記憶されるかにより、異なる選択条件が適用される。最後の欄は、介入が適用されたことのある人の属性を含み、年齢、性別、経験は、あらゆる方法で組合せ可能な非限定的な例である。属性情報は、類似の属性を有する対象者に適用された介入を検索することにより、対象者のための介入を判定するために有用である。
【０１４３】
ここで説明した方法と例において、取得する、判定する、推定する、記憶する、適用する、監視する、選択する、等のようなステップが言及される。ただし、このようなステップ（又はこれらの組合せ）は、例えば、クライアントコンピュータ又は携帯型端末により、対応して実際のステップを実行する他の機器（例えば局所化又は分散されたサーバ）上で、といったように、リモート機器により引き起こされるか又は誘発されてもよい。このため、言及したステップは、取得させる、判定させる、推定させる、記憶させる、適用させる、監視させる、選択させる、等として理解でき、これらの組合せはいずれも、対応するステップを実際に実行する機器から離れた機器によって引き起こされるか誘発されることができる。
【０１４４】
上記実施形態は例示に過ぎず、実際、本発明は、人により操作される建設機械、発電設備、変電設備、医療機器、そして様々な工場、航空機、又は列車の管制システムのような他の分野にも適用可能である。
【０１４５】
当業者にとって、本発明の範囲または精神から逸脱することなく、本発明のエンティティ、方法、システム、コンピュータプログラム、媒体、信号（プログラムを実行するための命令を運ぶ）、そして本発明の構成において、様々な改変と変形を行うことができることは明らかであろう。また、エンティティは、プロセッサ、メモリ（又は記憶ユニット）、等の用語で説明されている；実際には、本発明は、プロセッサ、メモリ、等に限定されず、実際に同一の機能を実行するのに適した手段、又は上記の実施形態と例でも説明したステップにより実装できるため、同じ用語を対応する手段（例えば、処理手段、記憶手段、等）に置き換えることができる。本発明は、全ての態様において限定的ではなく例示的であることが意図された、特定の実施形態および例に関し説明した。当業者は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアの多くの異なる組合せが、本発明を実施するのに適することを理解し、その範囲および精神は添付の特許請求の範囲により定義される。
【図１】
2020531982.tif 000004
【図２】
2020531982.tif 000005
【図３】
2020531982.tif 000006
【図４Ａ】
2020531982.tif 000007
【図４Ｂ】
2020531982.tif 000008
【図５】
2020531982.tif 000009
【図６】
2020531982.tif 000010
【図７Ａ】
2020531982.tif 000011
【図７Ｂ】
2020531982.tif 000012
【図８】
2020531982.tif 000013
【図９】
2020531982.tif 000014
【図１０】
2020531982.tif 000015
【図１１Ａ】
2020531982.tif 000016
【図１１Ｂ】
2020531982.tif 000017
【図１２Ａ】
2020531982.tif 000018
【図１２Ｂ】
2020531982.tif 000019
【図１３】
2020531982.tif 000020
【手続補正書】
【提出日】令和2年2月18日(2020.2.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】 本発明は、タスクを実行する人の介入効果指数を判定するための装置、方法、プログラム、および信号に関する。
【背景技術】
【０００２】  生産ラインのような、いくつかの機器構成部分を含むシステムにおけるパフォーマンスを改善させる方法が、本分野において知られている。例えば、日本特許第５５３００１９号は、作業効率の低下を防止する、例えば工場生産性の低下を防止するために重要である、機械設備の異常の予兆を検知するための解決方法を開示している。更に、作業者により行われる操作を伴う生産ラインにおいて、生産性、又は具体的には生産の質と量に影響すると知られている要因には、４Ｍ要因（ｍａｃｈｉｎｅｓ、ｍｅｔｈｏｄｓ、ｍａｔｅｒｉａｌｓ、ｍｅｎ）がある。これら要因のうち３つ、即ち、ｍａｃｈｉｎｅｓ、ｍｅｔｈｏｄｓ、ｍａｔｅｒｉａｌｓ（３Ｍ）は、生産性を向上させるため、絶えず改善と改良がなされている。しかし、要因「ｍｅｎ」は、いくつかの要因に依存し、客観的に対処することがより困難である。例えば、生産ラインの制御の分野にて、典型的に、管理者が作業者の心身の状態を目視し、生産性を維持し向上させるため、作業者に適切な指示を提供する。しかし、そのような監督は誤りを起こしやすく、多くの場合、管理者による主観的な貢献に基づくものである。その結果、「ｍｅｎ」要因の生産性を改善することを目的とした解決策を、客観的且つ体系的に実装することは困難であり、通常、人がタスクを達成するために1以上の機械と関わるシステムにおける生産性／効率性を更に増加させることは困難である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】  「ｍｅｎ」要因に対処することにより生産ラインのようなシステムの効率を改善するため、作業者に介入（例えば、刺激信号）を提供することが考えられ、介入は測定から得られた作業者の精神状態に基づき判定され、例えば、２０１７年２月２８日付で出願された日本特願２０１７０３７２８７、そして、本願と同一の出願人により出願された、参照／整理番号１９８  ７６１を有するＰＣＴ出願を参照されたい。特に、人の精神状態を正確に推定するため、特定の測定に基づき感情状態を推定することが有益であり、例えば、２０１７年２月２８日付で出願された日本特許出願ＪＰ２０１７０３７３０６及び、本願と同一の出願人により出願された、参照／整理番号１９８  ７６０を有するＰＣＴ出願、そして上記で言及した日本特願２０１７−０３７２８７及び対応ＰＣＴ出願（再び事例＃３）を参照されたい。感情状態とその測定に基づく推定に適したモデルも後に説明する。測定の使用により、感情状態は、客観的且つ繰り返し可能な方法で、正確に推定されることができ、客観的且つ体系的に、効率の向上へと導く介入を提供することが可能である。上記により、人が関わるシステムの効率を向上させることが可能である。【０００４】  しかし、上述した技術により一般的な効率改善が達成できても、そのような改善の程度、例えば改善が非常に高いのか中程度かを、客観的に判定することは難しいままである；換言すると、介入を用いたときに改善が達成されたとしても、少なくとも特定の環境において、他の介入よりも更に高い効率へと導く介入を適用することが可能であることから、更なる効率向上の余地があることを発明者は認識した。【０００５】  このため、例えば効率向上を予測できるよう、又は、例えばある特定の介入を別の介入に代わり選択できるよう、介入がどの程度有効かを推定することが望ましい。介入の有効性を判断する考えられる1つの方法は、訓練された観察者に依存することであり、彼/彼女の推測は、彼/彼女の経験と、介入が適用された後の作業者に対する観測に基づくものである。ただし、これは、ライン管理者又は監督者に依存する従来技術のように、誤りが起きやすく、主観的な要素も伴う。重要な点として、そのような解決策は、介入の有効性の程度を自律的に判定するための客観的且つ繰り返し可能な方法を必要とする技術システムにおける実装には適さない。【０００６】  このため、既存の解決方法は、更なる効率の改善を可能としない。１つの課題は、システム効率を更に向上させたいとき、介入の有効性をどう客観的に判定するかにある。【０００７】  このため、既存の解決方法は、タスクを達成するために人が１以上の機械と関わるシステムにおける効率を更に改善することを可能とせず、効率向上における有効性の程度の正確且つ客観的な判定を可能としない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  このため、本発明の目的の１つは、先行技術の課題を解決することである。更なる様態を、便宜上、Ａ１、Ａ２等の番号を付し、ここで説明する：様態Ａ１によると、タスクを実行する人の介入効果指数を判定する方法が提供され、該方法は次を含む：【０００９】  −  人に連結された少なくとも１つのセンサにより、タスクを実行するパフォーマンスに関する第１の検知情報と、感情状態に関する第２の検知情報を含む検知情報を取得するステップ；【００１０】  −  前記第１の検知情報に基づき、人に影響する刺激を表す介入が適用される前のタスクを実行するパフォーマンスと、介入が適用された後のパフォーマンスとの間の変化を示すパフォーマンス値差異を判定するステップ；【００１１】  −  前記第２の検知情報に基づき、介入が適用される前後の感情状態の変化を示す、感情値差異を推定するステップ；【００１２】  −  前記パフォーマンス値差異と前記感情値差異とに基づき、人への介入の有効性の指標を表す介入効果指数を判定するステップ。【００１３】  Ａ２．次を更に含む、様態Ａ１による方法：【００１４】  −  データベースに、複数の介入情報の少なくとも１つを、前記介入効果指数を判定するための前記判定ステップから判定された対応する介入効果指数と共に記憶するステップ。【００１５】  Ａ３．データベースから、所定の介入効果指数に基づき、介入を選択することを更に含む、様態Ａ１又はＡ２による方法。【００１６】  Ａ４．選択された介入を適用するステップを更に含む、様態Ａ３による方法。【００１７】  Ａ５．タスクが生産ライン内の生産タスクを含み、介入が人に提供される介入と生産ラインに含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、前記様態のいずれかによる方法。【００１８】  Ａ６．タスクが車両を運転するための操作を含み、介入が人に直接提供される介入と車両に含まれる少なくとも１つの構成部品に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、前記様態のいずれかによる方法。【００１９】  Ａ７．タスクが人により実行される活動を含み、介入が人に提供される健康管理支援フィードバックを含む、前記様態のいずれかによる方法。【００２０】  Ａ８．判定された介入効果指数に基づき、介入の有効性を監視するステップを更に含む、前記様態のいずれかによる方法。【００２１】  Ａ９．前記パフォーマンス値差異を判定するステップが次を更に含む、前記様態のいずれかによる方法：【００２２】  −  介入が適用される前に得られた前記第１の検知情報に基づき、タスクを実行する第１のパフォーマンス値を判定すること；【００２３】  −  介入が適用された後に得られた前記第１の検知情報に基づき、タスクを実行する第２のパフォーマンス値を判定すること；【００２４】  −  前記第１のパフォーマンス値と前記第２のパフォーマンス値との間の差異に基づき、前記パフォーマンス値差異（△М）を判定すること。【００２５】  Ａ１０．次を更に含む、様態Ａ２による方法。【００２６】  −  人に対応する介入効果指数値を判定するステップ；【００２７】  −  判定された介入効果指数値に基づき、人に適用する介入を、データベースから、選択するステップ。【００２８】  Ａ��１．データベースが、人の属性を前記介入及び前記対応する介入効果指数を伴い更に記憶し、方法が、前記記憶された属性の少なくとも１つに基づき、介入を選択することを含む、様態Ａ２による方法。【００２９】  Ａ１２．次を含む、タスクを実行する人の介入効果指数を判定する装置：【００３０】  −  人に連結された少なくとも１つのセンサにより、タスクを実行するパフォーマンスに関する第１の検知情報と、感情状態に関する第２の検知情報とを含む、検知情報を得るよう構成された、インターフェイス；【００３１】  −  人に影響する刺激を表す介入が適用される前のタスクを実行するパフォーマンスと、介入が適用された後のパフォーマンスとの間の変化を示すパフォーマンス値差異を、前記第１の検知情報に基づき、判定するよう構成された、第１のプロセッサ；【００３２】  −  介入が適用される前後の感情状態の変化を示す感情値差異を、前記第２の検知情報に基づき、推定するよう構成された、第２のプロセッサ；【００３３】  −  前記パフォーマンス値差異と前記感情値差異とに基づき、人への介入の有効性の指標を表す介入効果指数を判定するよう構成された、第３のプロセッサ。【００３４】  Ａ１３．複数の介入情報の少なくとも１つを、第３のプロセッサにより判定された対応する介入効果指数と共に記憶する記憶ユニットを更に含む、様態Ａ１２による装置。【００３５】  Ａ１４．所定の介入効果指数に基づき、介入を、データベースから、選択するよう構成されたセレクタを更に含む、様態Ａ１２又はＡ１３による装置。【００３６】  Ａ１５．選択された介入を適用するよう構成された介入アプリケータを更に含む、様態Ａ１４による装置。【００３７】  Ａ１６．タスクが生産ライン内の生産タスクを含み、介入が人に提供される介入と生産ラインに含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、様態Ａ１２からＡ１５のいずれかによる装置。【００３８】  Ａ１７．タスクが車両を運転するための操作を含み、介入が人に直接提供される介入と車両に含まれる少なくとも１つの構成部品に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、様態Ａ１２からＡ１６のいずれかによる装置。【００３９】  Ａ１８．タスクが人により実行される活動を含み、介入が人に提供される健康管理支援フィードバックを含む、様態Ａ１２からＡ１７のいずれかによる装置。【００４０】  Ａ１９．判定された介入効果指数に基づき、介入の有効性を監視するよう構成された監視ユニットを更に含む、様態Ａ１２からＡ１８のいずれかによる装置。【００４１】  Ａ２０．第１のプロセッサが次を実行するよう更に構成された、様態Ａ１２からＡ１９のいずれかによる装置：【００４２】  −  介入が適用される前に得られた前記第１の検知情報に基づき、タスクを実行する第１のパフォーマンス値を判定すること；【００４３】  −  介入が適用された後に得られた前記第１の検知情報に基づき、タスクを実行する第２のパフォーマンス値を判定すること；【００４４】  −  前記第１のパフォーマンス値と前記第２のパフォーマンス値との間の差異に基づき、前記パフォーマンス値差異を判定すること。【００４５】  Ａ２１．次を実行するよう構成されたプロセ��サを更に含む、様態Ａ１３による装置：【００４６】  −  人に対応する介入効果指数値を判定すること；【００４７】  −  判定された介入効果指数値に基づき、人に適用する介入を、データベースから、選択すること。【００４８】  Ａ２２．データベースが、人の属性を前記介入及び前記対応する介入効果指数を伴い更に記憶し、前記装置が、前記記憶された属性の少なくとも１つに基づき、介入を選択するように構成される、様態Ａ１３による装置。【００４９】  Ａ２３．コンピュータ上で実行されたとき、コンピュータに様態Ａ１からＡ１１のいずれかによるステップを実行させる命令を含む、コンピュータプログラム。【００５０】  Ａ２４．コンピュータ上で実行されたとき、コンピュータに様態Ａ１からＡ１１のいずれかによるステップを実行させる命令を運ぶ、信号。【００５１】  Ａ２５．様態Ａ１２からＡ２２のいずれかによる装置と、人に連結されるよう構成された携帯式介入アプリケータとを含み、携帯式介入アプリケータが装置から受け取った情報に基づき人に介入を適用する、システム。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】人が装置／機械と関わる技術的応用に適した、心理状態モデルのブロック図を示す。
【図２】認知及び感情状態が、客観的且つ繰り返し可能な測定の方法により、どう測定されることができるかを示す。
【図３】客観的且つ繰り返し可能な測定の例を示す。
【図４Ａ】本発明の第１の実施形態による方法を示すフロー図である。
【図４Ｂ】本発明の第１の実施形態による方法の任意的な変形例を示すフロー図である。
【図５】人がタスクを完了したときに撮像された画像を示す図であり、画像は完了したタスクの成果又は結果を示す。
【図６】人が関わる１以上の機械を含むシステムの例を表す、生産ラインの概略図である。
【図７Ａ】本発明の第２の実施形態による装置（エンティティ）を示すブロック図である。
【図７Ｂ】本発明の第２の実施形態の任意的な変形例による装置（エンティティ）を示すブロック図である。
【図８】本発明の１つの実施形態による、本発明を実行するのに適したコンピュータを示すブロック図である。
【図９】本発明の１つの実施形態による、システムを示すブロック図である。
【図１０】如何にして感情状態が測定に基づき客観的に推定できるかを示すブロック図である。
【図１１Ａ】パフォーマンスと感情状態が、時間経過及び適用された発明に対応して、どう変化するかを示すために提供された例である。
【図１１Ｂ】パフォーマンスと感情状態が、時間経過及び適用された発明に対応して、どう変化するかを示すために提供された例である。
【図１２Ａ】パフォーマンスと感情状態が時間経過とともにどう変化するか、及び測定された値と推定された値がＩＥＩ指数の算出にどう用いられるかを示すために提供された更なる例である。
【図１２Ｂ】パフォーマンスと感情状態が時間経過とともにどう変化するか、及び測定された値と推定された値がＩＥＩ指数の算出にどう用いられるかを示すために提供された更なる例である。
【図１３】有効性が時間経過とともにどう変化するかを示す例である。
【発明を実施するための形態】
【００５３】  実施形態の詳細に進む前に、自律コンピューティング装置又はエンティティで都合よく用いることができる、客観的且つ繰り返し可能な方法で人の心理状態を扱うのに適すると発明者が認識した、如何にして心理状態がモデルにより都合よく説明されることができるかを示す図１から３を参照する。
【００５４】  人のパフォーマンスは、特定の活動やタスクを実行するとき人により示される、効率及び／又は有効性として定義される。効率は、活動を完了するために要する時間、又は類似にて活動を完了する速度と考えられる。有効性は、活動がどれ程良く完了されたか、例えば活動の成果が同一の活動の予期された成果にどれ程近いか、を示す。人が、例えば、生産ライン上の操作者であり、活動が、生産品を得るため生産ラインに沿って実行することを要する１つのタスクである場合を考えてみる。この例において、生産ラインに沿って特定のタスクを完了するために要する時間が、効率の例を表す；そのようなタスクを実行するときに達成される収量が、有効性の例を表し、収量は、例えば（特定の時間単位における;及び／又は、人、人のグループ、等の累積合計における）生産品の総数に対する、特定の所定のパラメータを満たす生産された物品の百分率を示す。
【００５５】  先行技術において、生産現場でのパフォーマンスを改善するには限度がある。実際、先行技術ではそのような生産ライン上の操作者のパフォーマンスは、ラインの配置の改善、改善されたツールの提供、操作者の能力向上のための訓練の提供のような技術により向上してきた。ただし、既知の方法は限度に達しており、更なる改善は達成が難しい。
【００５６】  本発明は、とりわけ、人間の状態は、人間の異なる種類の状態を考慮した適切なモデルにより説明でき、状態は適切なセンサにより直接的又は間接的に測定できるという認識に基づいている。また、人間の状態は、タスクを実行する人の効率と有効性に重要な役割を果たす。このため、発明者によると、人間のパフォーマンスは、客観的且つ体系的に観察でき、適切に改善できる。
【００５７】  更に詳細には、人間の状態は、人間の認知状態と感情状態のような側面に依存することが、最近示されている。後述の考察は感情状態により関係するが、ここでは完全を期すため、認知状態と感情状態の両方を論じる。人の認知状態は、例えば経験（例えば実践による）と知識（例えば訓練による）に基づき、例えば、特定の活動の実行において、人により獲得される能力レベルを示す状態に関する。認知状態は、人によるタスクの実行に直接関連することから、直接測定可能である。感情状態は、過去には、主観的且つ心理的状態であり、このため人により主観的にのみ評価できるとして考慮されてきた。しかし、他の（より最近の）研究は、そのような古い見解の訂正を導き、実際には人の感情状態は固有であり生理学的に（即ち、文化的でなく）特有であることを示している；更に、活性度（即ち刺激に対する反応）にも基づくと、感情は、図２を参照して後述するように、適切なセンサにより客観的に得られた生理的パラメータの測定から間接的に得ることができる。
【００５８】  ここで採用される人間のモデルは、感情と認知から成り、認知は、入力（刺激）と出力（生理的パラメータ）により外界とのインターフェイスとして機能する。感情と認知は、入力により影響される；出力は、感情と認知との間の相互作用の結果であり、双方が測定可能である。より詳細には、図１は、発明者によると、人間のパフォーマンスを技術的に評価するために使用可能なモデルを示す。具体的には、モデルは、互いに相互作用する感情部と認知部とを含む。認知部と感情部は、認知状態の組と、これに対応して、人が有することのできる、及び／又はモデルにより表すことのできる、感情状態の組を表す。認知部は外界と直接つながり、モデルは入力と出力として表す。入力は人に提供されることのできる刺激を表し、出力は人によりもたらされる生理的パラメータを表し、このように測定可能である。感情部は、図１のモデルによると、出力が特定の認知状態を介し少なくとも間接的に特定の感情状態に依存することから、間接的に測定可能である。換言すると、感情状態は、認知状態との相互作用のため直接的ではなくとも、出力として測定可能である。ここでは、認知状態と感情状態とが互いにどう相互作用するかは関係なく、実際、本発明を構成しない論理と研究に委ねられる。本考察で重要なのは、互いにどう相互作用するかに関わらず、人への入力（例えばスティミュラス又は刺激）と、認知状態と感情状態との組合せの結果による人からの出力とがあることである。換言すると、モデルは客観的に測定可能な入力と出力を有するブラックボックスとして見ることができ、入力と出力は認知状態と感情状態とに因果関係し、そのような因果関係の内部機構はここでは関連性がない。
【００５９】  モデルの内部機構に知識がなくとも、発明者はこのようなモデルが、後述からも明らかになるように、例えば生産ラインの効率を向上させたいときのような、業界での実用的適用に役立つと認識した。
【００６０】  ここで、認知と感情の測定には様々なセンサが使用できる。より詳細には、図２は、如何にして認知状態と感情状態が客観的且つ繰り返し可能な測定により測定できるかを示しており、丸、三角、バツは、列記された測定方法が、適切、あまり適切でない（例えば不正確なため）、又は（現在のところ）適切でないと考えられることを示す。例えば表情又は特定の感情状態に関連する表情のパターンを認識する顔認識のような、その他の技術も利用可能である。一般的に、認知状態と感情状態は適切な方法で測定可能であり、所定の状態の測定に適すると判断された特定の変数が決定され、次いで、適切なセンサを用いて所定の方法により測定される。様々なセンサがそのような測定値を得るのに適しており、これらは図２に列記されたパラメータ、又は認知状態及び／又は感情状態を推定するのに適した他のパラメータを提供できる限り適することから、ここでは説明しない。センサは、例えば手首や胸に着用できる装置又は眼鏡、頭皮から脳活動を測定するためのヘルメットのような装置（例えばＥＥＧ／ＮＩＲＳ）、又はＰＥＴ／ｆＭＲＩといった大型機械に含まれる、着用可能なものであってよい。
【００６１】  このため、図１に示されるようなモデルを用いることにより、そして図２と３に示されるように人の生理的パラメータの測定値を収集することにより、例えば工場生産ラインの操作者のような、人をモデル化することが可能である。
【００６２】  また後に詳述するように、特に、人の感情状態を客観的且つ自律的な方法で推定することが可能である。
【００６３】  上記考察から、介入が人にどの程度効果的か（即ち介入の適用により人の効率又は生産性がどれほど向上するか）を示す指数を得ることのできる方法、装置（エンティティ）、コンピュータプログラム、システムを提案する。指数は、（ｉ）タスクの実行において人により示される、測定されたパフォーマンスに基づき、そして（ｉｉ）同一の人の推定された感情状態に基づき、客観的に算出される。感情状態もまた客観的且つ正確に推定できることから、指数は結果的に、介入有効性に関する客観的且つ信頼できる指標を提供する。このため、指数は、例えば介入の有効性を監視する、異なる介入を都合よくインデックス化する、適切な介入を選択する、等といった、様々な応用のために、コンピューティングシステムにおいて使用できる。
【００６４】[第１の実施形態]  図４を参照し、タスクを実行する人の介入効果指数ＩＥＩを判定する方法を対象として、第１の実施形態を説明する。介入は、人に影響する刺激である。介入は、人に提供されてもよく（例えば、刺激を提供することにより）、この場合、人に直接影響する、又は、介入が間接的に人に影響するよう、人が関わるシステム／機器に提供されてもよい（タスクを実行するとき：例えば生産ライン機械の動作の速度を変えることにより）。例は更に後述する。
【００６５】  ステップＳ１００にて、人に連結された少なくとも１つのセンサにより、検知情報が得られる。検知情報は、センサにより取得された測定値に関する情報（例えば、図２又は３に関して上述したように、又は後にも示すように）、そして、より一般的には、例えばカメラ、ビデオカメラ、等を含む、適切な機器により取得された人に関する情報を含む。このため、後者は本考察によるとセンサの更なる例である。人に連結されることにより、（検知／取得器機の意味での）センサは、対応する情報を測定又は取得するのに適切な範囲内にある。このため、センサは、人と少なくとも部分的に係合する（即ち、少なくとも物理的接触の一部）か、又は取得が起こるのに適した人との範囲、例えば、人の音、画像、映像、何らかの心理的信号、等が取得される範囲にあってよい。
【００６６】  検知情報は、タスクを実行するパフォーマンス（Ｍ）に関する第１の検知情報と、人の感情情報Ｅに関する第２の検知情報とを含む。便宜上、後記では、第１の検知情報と第２の検知情報は、パフォーマンス関連検知情報と、これに対応し、感情関連検知情報とも言及される。検知情報は、一般的に、対象者に関する情報を測定又は取得可能な機器の意味における適切なセンサにより測定又は取得された情報を含む。
【００６７】  タスクを実行するパフォーマンスＭは、タスクを完了する効率及び／又は精度の程度、又は換言するとタスクがどの程度良く及び／又は速く実行されたか、又は更に換言するとタスクの完了が特定の基準パラメータに対しどの程度成功したか、を示す。例えば、パフォーマンスＭは、実際に実行されたタスクのパフォーマンスパラメータ（例えば、タスクの結果の精度／質、及び／又はタスクを完了するために要する速度／時間、等）と、同一タスクの基準パフォーマンスパラメータ（例えば、対応する、基準精度／質、及び／又は要する基準速度／時間）（例えば、基準タスクとされたタスクの基準パフォーマンスパラメータ）との間の比較に基づき得られる。具体的な非限定的な例において、基準パフォーマンスパラメータが＋−２％の機械公差と、毎時１００ユニットの生産速度を含む、１つの金属部品の生産を考えてみる；作業者がこのような金属部品の生産のタスクを実行するとき、実際のパフォーマンスは、作業者により実際に達成された生産の実際の公差（例えば５％）と実際の速度（例えば毎時５０個）を、対応する基準パラメータと比較することで得ることができる。この例において、パフォーマンスは低いと判定され、例えば値の所定等級内の低い値に関連付けられ得る。
【００６８】  第１の検知情報は、例えば、タスク実行の間に作業者を撮像する（静止画及び／又は動画のための）カメラ、（好ましくは特定の時間間隔で）タスクが何回完了されたかを測定するカウンタ、タスク完了のためにどれ程時間がかかるかを測定するタイマ、等のような、１以上の適切なセンサにより取得できる。検知情報は、次いで基準値と比較されることができる：例えば、測定された時間は基準時間と比較され、測定されたカウントは基準カウントと比較される、等。如何にしてカメラで撮像した画像のような他の情報を使用できるかは、作業者が現在部品を接続している、１つの例で説明できる。作業結果の画像データは図５に示されるようなものであり、即ち、図は部品を接続するタスクの結果を表す。この例において、作業は、端子５３と端子６３が導線７３を用いた接続に失敗し、端子５８と端子６８が接続されずに終了している。基準画像（図示せず）は、そうではなく全ての部品が正しく接続されていることを示すものでありうる；このため、実際の画像を（例えば、画像精緻化処理により）基準画像と比較することにより、基準画像に示された意図された結果が提供されていないことから、タスクが正確に完了していないことが判定できる。同様な考察が、動画、音声、等のような他の取得された情報の種類にも当てはまる。
【００６９】  感情状態に関する第２の検知情報は、感情状態を推定するのに適したセンサから得ることのできる情報である；そのようなセンサの例は、例えば図２と３に関連し、上述している。
【００７０】  ステップＳ１１０において、第１の検知情報に基づき、パフォーマンス値差異（ΔＭ）が得られる。パフォーマンス値差異（ΔＭ）は、介入が適用される前のタスクを実行するパフォーマンスと、介入が適用された後の同じタスクを実行するパフォーマンスとの間の変化に対応する（又は示す）。第１の検知情報は、介入前後のパフォーマンスの判定に用いられる。例えば、パフォーマンス変化は、介入が適用される前の１つのパフォーマンス関連パラメータ（例えばタスクを完了する速度、結果の精度、等）の値と、介入が適用された後の同一のパフォーマンス関連パラメータの値との差異に基づき算出してもよい。実際の（タスクを完了するために要する時間である）作業時間をパフォーマンス関連パラメータの例とすると、介入適用前後の実際の作業時間の間の差異を、パフォーマンス値差異（ΔＭ）とすることができる。ΔＭを得るには、介入前の値を介入後の値から減算する、又はその逆とすることができる。また、差異結果の値の絶対値としてもよい。更に、ΔＭは差異と同一である必要はない：如何なる因数によっても修正することができる。更には、複数のパフォーマンス関連パラメータを考慮してもよく、ΔＭを判定するためにどう組み合わせされてもよい。例えば、関連パラメータ間の差異を考慮してもよく、次に示すように、ΔＭを得るために得られた差異をそれぞれ特定の因数で乗算して、加算により結合してもよい：
【００７１】  ΔＭ＝ａ１×ΔＭ１＋ａ２×ΔＭ２＋…ａｉ×ΔＭｉ＋ａｎ×ΔＭｎ、
【００７２】  このうち、ΔＭｉは介入前後のパフォーマンス関連パラメータｉ（例えば現在の作業時間）の間の差異に関連し、ａｉは対応する補正係数である。より一般的には、ΔＭは１以上のΔＭｉの関数であり、次のように表現できる：ΔＭ＝ｆ（ΔＭ１，ΔＭ２，…，ΔＭｉ，…，ΔＭｎ）。
【００７３】 ステップS１２０にて、感情値差異ΔＥが、第２の検知情報に基づき推定される。感情値差異ΔＥは、介入が適用される前の人の感情状態と、介入が適用された後の人の感情状態の間の変化を示す。
【００７４】  予想されるように、感情状態は、直接測定できないとしても、対象者に対して行った測定に基づき確実且つ客観的に推定することができ、上記の図１に関連した考察も参照されたい。更に、２０１７年１２月２７日付で出願された日本特願２０１６−２５２３６８、そして、本願と同一の出願人により出願された、参照／整理番号１９８  ７５９を有するＰＣＴ出願は、コンピューティングシステムによって自律的に、人の推定を取得するため、どうコンピューティングシステムを構成し操作できるかの詳細な説明を提供しており、そのような推定は客観的測定に基づいて体系的に判定されることから、客観的で繰り返し可能である。感情推定のための測定情報を収集するために適するセンサの例は、図２と３に関連して上述した。このため、感情値は、介入が適用される前に推定された感情状態Ｅｂと、介入が適用された後の感情状態Ｅａとに基づき判定される。２つの推定値ＥｂとＥａが推定されると、感情変化ΔＥをこれらに基づき、例えば、任意的に所定の因数により修正された、これらの差異、又は絶対値として、得ることができる。一般的に、ΔＥは、ＥｂとＥａの関数、即ちΔＥ＝ｆ（Ｅｂ，Ｅａ）である。
【００７５】  ステップＳ１３０にて、介入効果指数ＩＥＩが、パフォーマンス値差異ΔＭと感情値差異ΔＥとに基づき判定される。介入効果指数ＩＥＩは、人に提供された介入の有効性に関する指標を提供する。換言すると、ＩＥＩ指数は、介入が特定のタスクの実行する人の効率向上の意図された結果の達成にどれ程成功したかを示す。更に換言すると、ＩＥＩ指数は、介入がどれ程良く、又はどの程度効率を高められたかを示す。一般的に、ΔＭ値とΔＥ値の２つの入力を考慮した関数はＩＥＩ指数を得るのに適しており、即ちＩＥＩ＝ｆ（ΔＭ，ΔＥ）である。
【００７６】  ＩＥＩ指数は、人のパフォーマンスにおける介入の効果（ΔＭ）だけでなく、人の感情状態における介入の効果（ΔＥ）も考慮していることから、正確な値である；このように、ＩＥＩ指数は、与えられた介入がどれ程効果的かの全体的に正確な指標を提供する。発明者が認識するように、人により達成される実際の有効性は、タスクを完了するパフォーマンスだけでなく、彼／彼女の感情状態（例えば改善された感情状態は次を導く：直接的により高い生産性／効率の結果となる、タスクの実行におけるより高い集中力、タスクの実行におけるより高い質に導く中期又は長期の改善された心理状態）にも依存することから、実際、感情状態も考慮することが重要である。そうではなく感情状態が無視された場合、人がタスクを実行する上で、真にどれ程効果的かを適切に評価することはできない。重要なことに、感情状態は、実際、タスクの実行から又はタスクの完了時に取得した結果から直接的に取得または検知できないため、推定される。更に重要なことに、上記で説明したように、指数ＩＥＩは繰り返し可能且つ客観的操作（ΔＭの判定、ΔＥの推定）により得られ、全て客観的且つ繰り返し可能な測定に基づく。このため、ＩＥＩ指数は、例えば、介入がどれ程効果的かを監視する、又は環境によって効果的な介入を選択する、等を意図されたコンピューティングシステムに特に適する。実際、感情状態を異なる方法で、例えば（介入の前後で）作業者の口頭の表現及び／又は表情から感情状態を判断するよう訓練された観察者を用いることにより評価することを考えた場合、誤り、主観的判断が発生しやすく、重要なことにコンピューティング環境における実装に適さないシステムに依存することになりうる。また、そのような観察者の基づく解決法を用いても、複雑且つ記憶ユニットを消費するデータ構造を必要としうる。代わりに上記に説明されたＩＥＩ指数を用いると、各介入に対し客観的に定義されたデータを提供することが可能であり、大きなリソースなしにコンピューターシステムで簡単かつ有効に用いることができる。
【００７７】  任意的に、本実施形態の方法は、複数の介入情報の少なくとも１つを、判定ステップ（Ｓ１３０）から判定された対応する介入効果指数（ΔＰ）と共に、データベースに、記憶するステップを含む。介入情報は、介入を識別及び／又は説明する情報を含んでもよい。介入を説明する情報は、例えば介入の種類に関する情報（例えば、音声、動画、及び／又は電気的刺激等）、及び／又は好ましく適用されるべきタイミング、及び／又は強度、等のような、介入を説明及び／又は識別するパラメータを含む。介入を識別する情報は、対応するパラメータが既知である、介入の組のうちの１つを指すＩＤを含む。このため、記憶ステップは、算出されたＩＥＩ指数がデータベースにおいて介入を識別又は説明する情報と関連付くことを確実にする。この方法で、判定されたＩＥＩ指数は、下記に説明するような、可能な任意的使用の準備ができる。
【００７８】  任意的に、該方法は、データベース（例えば上述したデータベース）から、所定の介入効果指数に基づき介入を選択するステップを含み、所定のものは、選択される目標（所望）介入効果指数を示す。例えば、（図４におけるように以前に判定された）複数のＩＥＩ指数がデータベースに記憶されると、そのうちの目標指数値に等しい（また、ほぼ等しいという意味でも、例えば＋／−対応する公差）ＩＥＩ指数を有する１つが選択されうる。この方法にて、目標ＩＥＩ指数に関連付く介入が選択でき、これにより人のパフォーマンスを改善する有効性の特定の程度が予期できる。換言すると、（目標ＩＥＩ指数に対応する）効率／生産性の特定の全体的な改善を得るのに適した介入が便利に選択でき、必要な場合及び必要なときに適用できる（例えば、選択されると、すぐに、又は効率が閾値を下回ったときにのみ、適用されてよい）。この方法にて特定の所望の改善を達成したいとき、どの介入を用いるかを、客観的に制御できる。
【００７９】  好ましくは、本実施形態の方法は、選択された介入を適用するステップを含む。介入は、人及び／又は人が関わるシステムに適用されることができる。システムは、１以上の機器を含み、システムの例は、タスクを実行するとき人が関わる１以上の生産機械を含む生産ラインにより表される。システムの他の例は次を含む：人により運転される車両、健康管理支援装置、等。
【００８０】  任意的に、本実施形態の方法において、タスクは生産ライン内の生産タスクを含み、介入は、人に提供される介入と生産ラインに含まれる少なくとも1つの構成部分に提供される介入のうちの少なくとも1つを含む。以下では、本実施形態のこの任意的な変形例を示す例が示される。
【００８１】  本例において、図５に示されるように、タスクは、例えばワイヤ接続を行うような、生産ライン上で実行されるタスクを含む。生産ラインは、例えば図６に示されるように、１以上の構成部分を含み、１以上の区画に配置されてよい。図６はセル生産システム例を示しており、Ｕ字形生産ラインＣＳを含む。生産ラインＣＳは、例えば、製品の進路上の異なる区画に対応する３つのセルＣ１、Ｃ２、Ｃ３を含む。作業者ＷＫ１、ＷＫ２、ＷＫ３は、それぞれセルＣ１、Ｃ２、Ｃ３に割り当てられる。加えて、熟練したリーダＷＲが生産ラインＣＳの全作業を監督するために配置される。リーダＷＲは、スマートフォン又はタブレット端末といった、携帯型情報端末ＴＭを有する。携帯型情報端末ＴＭは、リーダＷＲに提供され、生産作業を管理するための情報を表示するために用いられる。部品供給装置ＤＳと部品供給コントローラＤＣが、生産ラインＣＳの最上流に位置する。部品供給装置ＤＳは、ラインＣＳ上に組立のための様々な部品を、部品供給コントローラＤＣから発せられた供給指示により、特定の速度で供給する。加えて、生産ラインＣＳの所定のセルであるセルＣ１は、協調ロボットＲＢを有する。部品供給コントローラＤＣからの指示に従い、協調ロボットＲＢは、部品供給速度に協調して、部品を製品Ｂ１へと組み立てる。生産ラインＣＳのセルＣ１、Ｃ２、Ｃ３は、それぞれモニタＭＯ１、ＭＯ２、ＭＯ３を有する。モニタＭＯ１、ＭＯ２、ＭＯ３は、作業に関する指示情報とその他のメッセージを作業者ＷＫ１、ＷＫ２、ＷＫ３に提供するために用いられる。作業監視カメラＣＭが、生産ラインＣＳの上方に取り付けられる。作業監視カメラＣＭは、セルＣ１、Ｃ２、Ｃ３において、作業者ＷＫ１、ＷＫ２、ＷＫ３により実行される製品Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３の生産作業の結果を確認するために用いられる画像を撮像する（例えば、ＣＭにより撮像された画像は図５に示されるようなものであり、このためパフォーマンス値差異ΔＭを得るために用いられる第１の検知情報の例を表す）。モニタ、セル、作業者数、そしてリーダの有無は、図６に示されたものに限定されない。各作業者により実行される生産作業は、作業監視カメラＣＭを用いる以外の方法でも監視されてよい。例えば、生産作業の結果を表す音、光、振動が収集されてもよく、収集された情報は生産作業の結果を推定するために用いられてもよい。各作業者ＷＫ１、ＷＫ２、ＷＫ３の感情を推定するため、作業者ＷＫ１、ＷＫ２、ＷＫ３はそれぞれ入力・計測装置ＳＳ１、ＳＳ２、ＳＳ３を有する。入力・計測装置ＳＳ１、ＳＳ２、ＳＳ３は、図２と３を参照して示されるような、如何なる種類又は組合せのセンサであってもよい（このため、装置ＳＳ１、ＳＳ２、ＳＳ３は、感情状態Ｅ及び感情状態における変化ΔＥを推定するために用いられる、第２の検知情報を出力するよう提供される機器又はセンサの例である）。
【００８２】  図５と図６の例に戻り、接続を行う作業は、例えば、作業者ＷＫ２により実行されてもよい。生産ラインで実行されるタスクの本例において、介入は、人に（例えば、直接的に）提供される介入、及び／又は生産ラインに含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入を含んでよい。
【００８３】  人に提供される介入の例は、ディスプレイ、スピーカー、電気刺激装置、等のような適切な方法又はユニットにより人に提供される、音声、及び／又は動画、及び／又は文字、及び／又は刺激（例えば人を生理的に刺激する電気信号）を含む。例えば、視聴覚メッセージ（タスクの特定の技術点、休憩に作業者の注意を向ける、等）が、作業者の携帯型機器、または作業者ＷＫ２にとって容易に見えるモニタＭＯ２、又は、生産ライン上で利用可能な別の端末又は生産ラインにいる別の人に配信される；電気刺激信号は、人に結合された生理的に適切な機器により作業者に伝えられてもよい。
【００８４】  生産ラインに含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入は、次を含む：ラインコントローラ（図示せず）が生産ラインＣＳに部品を供給する速度を減少させるため、部品供給コントローラＤＣに速度変化命令を送信する（他の例：工作機械等のような、ラインの構成部分の機能及び／又は動作の速度を変える命令）。この命令は、部品供給コントローラＤＣにより制御され、ラインへの部品供給装置ＤＳから部品を供給する速度を下げる。この方法により、生産ラインＣＳの速度が、所定の又は選択された介入により提供されるように調整される；データベースに記憶されたＩＥＩ指数は、作業者ＷＫ２へのそのような種類の介入により提供される生産性向上の程度、又は生産性向上に介入がどの程度貢献するかを示す。ここで、発明者が発見したように、ラインの作業速度の減少は、全体的により低い生産性を必ずしも意味しない。実際、減少した速度で稼働するラインが、全体的により高い生産性を導くこともある：例えば、より低い速度は、現在特定の感情状態にある作業者に、タスクをより良く実行させ、同一の感情状態での同一の作業者のより速い速度で稼働するラインと比較し、全体的な産出高が向上する。このため、介入の適用は、全体的な生産性を向上させる；この事実は、ＩＥＩ指数により客観的に表され、このため生産性のより好ましく制御できる、又は生産性をより好ましく監視できる、又は生産性をより好ましく予測できる。
【００８５】  上記（又は下記）で説明した介入は、所定の介入のうちからそれらを識別するＩＤにより識別できる、又はパラメータにより説明できる。
【００８６】  下記にて、車両を運転する作業を含むタスク、そして運転者及び／又は車両の少なくとも１つの構成部品に提供される介入の、第１の実施形態による更なる例を示す。
【００８７】  任意的に、本実施形態の方法において、タスクは車両を運転するための作業を含み、介入は人に直接的に提供される介入（好ましくは車両の運転時）と、車両に含まれる少なくとも１つの構成部品に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む。車両を運転するための作業は、運転者が車両を導く際に行う如何なる行為をも含み、車両が自動運転又は半自動運転システムを装備している場合は、監督する行為も含む。下記にて、本実施形態のこの任意的な（車両関連）変形例を示す。
【００８８】  本例において、パフォーマンスＭは、どれ程正確に運転タスクが実行されたかを示し、これは、例えば車両がどれ程正確に特定の所定の経路に従ったか（例えば実際の運転ルートが、地図（ｍａｐ）から得られた理想ルートにどれ程スムーズに対応しているかを比較する）、運転者が障害物を認識する程度、等というような、特定の運転パラメータにより判定できる。例えば次のような適切なセンサが提供される：運転経路、運転パターン、及び／又は運転者の動きを撮像するため、車両の内側および/または外側に向け都合よく設けられる、上述したＣＭカメラに似た（又は同一の）カメラ；例えば運転経路を判定するための位置測定システム；車速センサ；現在の運転パラメータに関する情報を取得するための車両慣性システム、等。センサにより提供された情報は、他の例によると、特定の期間にカバーされる距離と与えられた期間での予期される距離とを比較するため、又は２つの地点の到達において所定の利用可能な経路と比較し特定の経路に従ったか否かを判断する、にも用いることができる：得られた値は、運転タスクを実行するパフォーマンスＭの測定も提供する。このような測定が介入前後で実行されるとき、パフォーマンス値差異ΔＭを判定することができる。このため、センサ（とその検知又は撮像により生成された情報）は、第１の検知情報を提供可能なセンサの例であり、これに基づきパフォーマンス変化ΔＭが判定できる。
【００８９】  運転者感情Ｅは、上記に示したように適切なセンサにより、上記に示したように推定できる。従って、感情値差異ΔＥも推定できる。
【００９０】  本例により提供される介入は、人（例えば運転者）又は車両に提供される運転支援を含む。例えば、車両に提供される運転支援は、運転の間の支援ユニットによる車両のアクティブ制御を含み、支援ユニットは、例えば車両の制御を引き継ぐ、又は車両を停止するため、ブレーキ、アクセル、及び／又はハンドルのような車両の構成部品に作用する。運転者に提供される運転支援は、停車と休憩を提案する、又は特定のタスク（例えば、特定の種類のジャンクションが接近したとき）をどうより好ましく実行するかを提案／指導する、運転者へのメッセージ（音声、動画、及び／又は文字；好ましくは音声）を含む、運転の間のフィードバックを含む。運転支援フィードバックの別の例は、音、メロディ、音楽、又は一般的に音声により表され、例えば、危険な状況に進入することを運転者に警告する、又は妨げることができる。この例において、ＩＥＩ指数は、介入を適用したとき、人に対し運転パフォーマンスがどの程度向上できるかの指標を提供する。このため、全体的な運転パフォーマンスをより好ましく監視、予測、又は更に改善できる（例えば介入、又は上記例における運転支援フィードバックを選択することにより）。
【００９１】  任意的に、本実施形態の方法において、タスクは人により実行される活動を含み、介入は、好ましくは健康管理支援装置による、人に提供される健康管理支援フィードバックを含む。好ましくは、活動は、対象者の身体的及び／又は知的活動、又は運動を含む。下記において、本実施形態のこの任意的（健康管理関連）変形例を示す例が示される。
【００９２】  本例において、パフォーマンスＭは、活動がどれ程良く実行されたか、例えば身体的及び／又は知的活動が基準活動／運動と比較し、どれ程良く完了された、及び／又は運動がどれ程早く完了したかを示す。非限定的例として、運動は、人の認知能力及び／又は記憶を改善又は維持するための訓練運動を含み、認知能力は、例えば生産タスク、運転タスク、健康状態を改善することを目的としたタスク等を実行する認知能力でありうる。換言すると、ある例において、運動は、特定（例えば生産、運転、等）のタスクの実行を改善する能力を改善することを目的とした訓練運動であってよい。パフォーマンスＭは、例えば歩行する、走る、座るとき、身体位置がどれ程真っすぐでバランスが取れているか（例えば、所定のパターンと比較した実際の位置）を判定することにより得ることができる；所定のパターンに対し特定の動きがどれ程スムーズに行われるか；予想された距離を徒歩でカバーした距離；所定の時間に対してタスクを達成するための時間（例えば、家の掃除又は趣味関連の動作を完了する、１時間又は1日にそのような動作が実行された回数）を測定する。上記情報は、例えば（例えば、活動を実行中の対象者を撮像する、上述したカメラＣＭのようなカメラを介し得られた）画像を所定のパターンと比較する、又は他の適切な測定値を所定の値及び／又は値のパターンと比較することにより、得ることができる。また、パフォーマンスＭを、どれ程正確に及び／又は速く特定の知的活動が実行されたかに関すると考慮することができ、これは結果の成果が正しい否か、及び結果を生むのに要する時間により、測定できる。
【００９３】  上述した測定結果は、第１の検知情報の例である。これらは、例えば人に結合された、人と少なくとも部分的に物理的接触している装置、又は対象者の測定値を取得できる範囲内（物理的接触がなくとも）にある、健康管理支援装置により収集できる。
【００９４】  介入が適用される前後の測定／撮像を行うことにより、パフォーマンス値差異ΔＭを判定することができる。
【００９５】  人の感情Ｅは、上記に示したように適切なセンサにより、上記に示したように推定できる。従って、感情値差異ΔＥも推定できる。
【００９６】  ΔＭとΔＥが取得されると、上記にも示したように、ＩＥＩ指数が判定できる。ＩＥＩ指数は、介入が人の特定の活動を実行する能力をどの程度改善できるかを示し、このため介入が如何にして健康状態を改善できるかの客観的指数である。このため、人の健康状態改善のための特定の介入、又は適切な介入を選択することにより提供される健康状態を客観的に監視又は予測できようになる。
【００９７】  任意的に、本実施形態の方法は、判定された介入効果指数に基づき、介入の有効性を監視するステップを含む。実際、人に特定の介入が適用されたときの有効性の程度を客観的な確立することができる；監視は客観的なパラメータに基づくことから、監視は（繰り返し可能であることから）信頼性があり、客観的で正確なものとなる。
【００９８】  任意的に、本実施形態の方法において、判定（Ｓ１１０）のステップは、第１のパフォーマンス値Ｍｂと第２のパフォーマンス値Ｍａの判定を含む。第１のパフォーマンス値Ｍｂは、介入が適用される前に得られた第１の検知情報に基づく、タスクを実行するパフォーマンスを示す値である。第２のパフォーマンス値Ｍａは、介入が適用された後に得られた第１の検知情報に基づく、タスクを実行するパフォーマンスを示す値である。換言すると、値ＭａとＭｂは、介入が提供された後と前のパフォーマンスであり、２つの異なる時点、即ち介入が適用された後と前で行われる測定に基づき得られる。後と前は、これらの１つを判定するために用いられる測定値の１つが、介入が適用されている間に取得される場合も含む；ただし、測定が行われる時点（介入の前又は後のいずれか）と、介入が適用される時点との間の特定の時間間隔を維持することが好ましい。更に、パフォーマンス値差異（ΔＭ）は、前記第１のパフォーマンス値Ｍｂと前記第２のパフォーマンス値Ｍａとの差異に基づき判定される。
【００９９】  上記に示したように、複数の介入情報の少なくとも１つを対応する介入効果指数（ΔＰ）と共に記憶するデータベースが任意的に予見される。更に任意的に、本実施形態の方法は、人に対応する介入効果指数値を判定することを含む；そして判定された介入効果指数値に基づき人に適用すべき介入を、データベースから、選択すること。換言すると、ある時点での特定の人のために、例えばその人の生産性を特定量向上したいため、特定のＩＥＩ指数が適切であることが確立される。所望の向上からＩＥＩ指数が判定され、このためこれは介入のおかげでその人により到達可能な潜在的な生産性向上の程度を示す。次いで、そのようなＩＥＩ指数に対応する介入が、データベースから取得される。
【０１００】  任意的に、本実施形態の方法において、データベースは、人の属性を、介入とこれに対応する効果指数と関連付け更に記憶し、方法は、記憶された属性の少なくとも１つに基づき介入を選択するステップを含む。属性は、介入情報及び対応するＩＥＩ指数を記憶するのと同時に、介入が適用される人に対応する属性値と共に記憶されてよい。例えば、データベースは、対応するＩＥＩ指数と、年齢、及び／又は性別、及び／又は作業者の経験、及び／又は過去に受けた訓練の種類、等のような情報にそれぞれ関連付く1以上の介入のリストを含む。作業者Ｗｋｘの生産性を向上したいとき、特定のＩＥＩ指数が必要であると判定される；同一又は類似のＩＥＩ指数を有する異なる介入がデータベースに存在することがありうる；このため、作業者Ｗｋｘの属性情報に可能な限り近い属性情報に関連付く介入を、データベースから、選択することが有利でありうる。この方法により、まだＩＥＩ指数が算出されていない、又はほんの僅かの介入しか記憶されていない他の作業者への、記憶されたデータの応用を拡張することができる。
【０１０１】[第２の実施形態]  図７Ａを参照し、タスクを実行する人の介入効果指数を判定するための装置２９０を対象とする第２の実施形態を説明する。装置は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの組合せにより実現できる装置と見なすことができ、１つの機器に局所化されるか、又はネットワークを介し相互接続された複数の機器に分散されるかのいずれかであってよい。下記において、装置という用語はエンティティという用語とも交換可能に用いられ、単一機器における集中化された実装に限定されない。下記において更に、エンティティの主要特徴が説明され、第１の実施形態の方法に関して上述した全ての考慮事項は本実施形態と他の実施形態に等しく適用可能であり、これらは繰り返さないことに留意されたい。
【０１０２】  エンティティは、インターフェイス２００と、第１のプロセッサ２１０と、第２のプロセッサ２２０と、第３のプロセッサ２３０とを含む。インターフェイス２１０は、人に結合された、一般的にＳＳｉとして図示される、１以上のセンサにより検知情報を得るよう構成される。有線（例えばＵＳＢ、ＦｉｒｅＷｉｒｅ、等）又は無線（例えばＷＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、等）いずれのインターフェイスの種類も、センサＳＳｉにより測定又は撮像された情報の収集に適する。センサＳＳｉは、図に示されるように、エンティティ２９０の一部である必要はない。センサＳＳｉは、第１の検知情報と第２の検知情報とを含む検知情報をインターフェイス２００に提供し、図においては第１の検知情報２０４として第１のプロセッサへ、第２の検知情報２０６として第２のプロセッサへと送られる。第１から第３のプロセッサがここで説明されているとはいえ、これらはハードウェア及び／又はソフトウェアの組合せにより実現される単一のプロセッサに都合よく組み合わされてもよい。同様に、第１の検知情報２０４と第２の検知情報２０６は概略的に分離されているのみであり、実際はまとめてプロセッサに提供されてよい。このため、図だけでなく後続の図示も限定するものではない。第１の検知情報２０４はタスクを実行するパフォーマンスに関し、第２の検知情報２０６は感情状態に関する。
【０１０３】  第１のプロセッサ２１０は、第１の検知情報２０４に基づき、介入が適用される前のタスクを実行するパフォーマンスと、介入が適用された後のタスクを実行するパフォーマンスとの間の変化を示す、パフォーマンス値差異ΔＭを判定するよう構成される。介入は、人に影響する刺激を表す。第２のプロセッサ２２０は、第２の検知情報２０６に基づき、介入が適用される前後の感情状態の間の変化を示す、感情値差異ΔＥを推定するよう構成される。第３のプロセッサ２３０は、パフォーマンス値差異ΔＭと感情値差異ΔＥに基づき、介入効果指数ＩＥＩを判定するよう構成される。介入効果指数ＩＥＩは、人に対する介入の有効性の指標を表す。
【０１０４】  ここで、図７Ａのエンティティ２９０の任意的な異なる構成を表すエンティティ２９０’を示す、図７Ｂも参照する。図７Ｂと７Ａにおける同一の符号は同一の特徴を示し、上述の図７Ａが参照される。エンティティ２９０’は、任意的に、複数の介入情報の少なくとも１つを、好ましくは第３のプロセッサ２３０により判定された対応する介入効果指数に関連付け記憶する、記憶ユニット２４０を含んでもよい。更に、エンティティ２９０’は、所定の介入効果指数に基づき介入を、データベースから、選択する、セレクタ２５０を任意的に含んでもよい。選択は、そのようなデータベースを含む記憶ユニット２４０、又はそのようなデータベースを含む外部機器から行われる。実際、上記でも説明したように、記憶ユニット２４０は任意的であるのみで、必ずしもエンティティ内に提供される必要はない。データを互いに関連付けて（表を含む）記憶するデータベースの種類又は方法が用いられてよい。
【０１０５】  任意的に、エンティティは、特定の介入、好ましくは例えばこれらのセレクタ２５０により選択された介入を適用するよう構成された、介入アプリケータ２６０を含んでもよい。図７Ｂにおいて、アプリケータ２６０はエンティティ２９０’の一部として示されている。しかし、アプリケータ２６０は、人に結合可能な、携帯型機器内に外部的に提供されてもよい。このような場合、セレクタ２５０は、アプリケータにどの介入を適用するかを示す情報を送信し、例えば送信された情報は、上述した介入情報（即ち、及び識別子及び／又は介入を説明するための関連パラメータ）を含んでよい。
【０１０６】  第２の実施形態の可能な任意的構成の１つにおいて、エンティティ２９０（２９０’）は介入効果指数ＩＥＩ判定するために用いられてよく、この場合、人により実行されるタスクは生産ラインの生産タスクを含む。この場合、介入は、人に提供される介入及び／又は生産ラインに含まれる１以上の構成部分に提供される介入を含む。
【０１０７】  第２の実施形態の更なる可能な任意的構成の１つにおいて、エンティティ２９０（２９０’）は車両を運転する人（運転者）に支援を提供する運転支援システムにおいて用いられてよい。この場合、タスクは車両を運転する操作を含み、介入は、人に直接的に提供される介入及び／又は車両に含まれる少なくとも１つの構成部品に提供される介入を含む。エンティティは異なる構成で提供されてよい：車両内、又は車両の外側（例えばプロセッサにより実行される少なくともいくつかの動作がクラウド又はサーバ上で実行される）。後者において、エンティティは、例えば車両にて提供されたセンサＳＳｉのような、車両での構成部品と通信する。図７Ｂを参照し、エンティティが車両の外側で開発される場合、介入アプリケータ２６０はエンティティと（好ましくは無線）通信する。
【０１０８】  第２の実施形態の更なる可能な任意的構成の１つにおいて、エンティティ２９０（２９０’）は、人に健康管理支援を提供するための健康管理支援システムに用いられてよい。この場合、タスクは人により実行される活動を含み、介入は人に提供される健康管理支援フィードバックを含む。この構成において、エンティティは、人に結合された携帯型機器内に提供されてよい。ある代替的な構成において、エンティティは人から離れて（例えばクラウド又はサーバ上）提供されてよく、センサＳＳｉと、任意的に人に結合された機器に局所的に提供されたセレクタと通信する（結合は機器と人との間の物理的接触を必ずしも意味しないことに注意されたい）。
【０１０９】  任意的に、本実施形態のエンティティは、判定された介入効果指数に基づき介入の有効性を監視するよう構成された、監視ユニットを含んでもよい。ある構成において、監視ユニットはセレクタ２５０を置き換えてもよく、又はセレクタ２５０と共に提供されてもよい；後者の場合、エンティティは、監視と介入提供との両方を実行可能である。
【０１１０】  エンティティは更に、第１の実施形態を参照し、これに示された詳細に基づき動作するよう構成されてよい。
【０１１１】[第３の実施形態]  第３の実施形態は、コンピュータ上で実行されたとき、第１の実施形態を参照し及び／又は他の実施形態及びここで説明される例を参照し開示された、如何なるステップ又はステップの如何なる組合せをもコンピュータに実行させる命令を含む、コンピュータプログラムに関する。図８は、プロセッサ８２０と、インターフェイス（ＩＦ）８１０と、メモリ８３０とを含む、そのようなコンピュータ８００の構成を示す。ある構成において、メモリ８３０は、方法ステップを実行するために必要な命令と、そして例えば命令の実行中に必要な又は生成されるデータも含んでよい。同時に、データベースがコンピュータ８００に外部的に提供され、インターフェイス８１０を介しアクセスされてよい。インターフェイス８１０は、センサと、存在する場合はアプリケータと、存在する場合は外部データベースと、そして他のエンティティ又はネットワークとも通信可能である。プロセッサ８２０は、言及した命令を実行可能な種類のプロセッサである。コンピュータ８００は、１つのブロックユニット８００に概略的に示されているが、１つの局所化された装置、又はネットワークを通じて接続された複数の装置において実現されてもよい。更に、コンピュータ８００は、ソフトウェア及び／又はハードウェアの組合せにより実現されてもよい。上記でも述べたように、プロセッサは単一の局所化されたユニットであるか、又はより多くのプロセッサに実装されてもよい。
【０１１２】  命令は、不揮発性メモリの如何なる種類をも含む媒体に記憶されるか、又は例えばリモートエンティティにより実行される信号上で運ばれてもよい。
【０１１３】[第４の実施形態]  更なる実施形態によると、図９にも図示される、システム４００が提供される。システム４００は、第２の実施形態のような装置（エンティティ）（例えば図４Ａにおけるような装置（エンティティ）２９０、又は図４Ｂにおけるような２９０’）と介入アプリケータ４２０とを含む。介入アプリケータ４２０は、好ましくは携帯式（人が移動したときも人と結合できるように）であるが、必ずしもそうでる必要はない（この場合、人がアプリケータとのインタラクションの範囲内にある場合、人に結合される）。システム４００は、例えばＳＳｉのようなセンサから入力を受け取り、出力４２５を提供する。出力４２５は、人に提供される介入を含んでよい。
【０１１４】[その他の実施形態と実施例]  感情値の推定は、例えば上記で言及したような関連日本出願ＪＰ２０１６−２５２３６８及び対応するＰＣＴ出願（参照／整理番号１９８  ７５９）において開示されたように、得ることができる。ただし、客観的測定に基づき感情状態を推定可能である限り、他の方法も適用可能である。このため、上記で示したステップＳ１２０は、言及した関連出願に開示された方法により算出された感情状態を、入力として、介入が適用される前に一度、介入が適用された後に一度、受け取る。代替的な構成において、ステップＳ１２０は、関連出願に開示された１つ又は全てのステップを含んでよい。類似の考慮が、第２の実施形態の第２のプロセッサ２２０にも適用される。図１０は、例えば言及した日本特許出願ＪＰ２０１６−２５２３６８及び対応するＰＣＴ（参照／整理番号１９８  ７５９）に詳述されるような、感情状態を推定する１つの方法を示している。即ち、学習プロセスがデータ１０１０とデータ１０２０に対し実行され、これは活動と感情の間の関係性を表すデータ１０２５をもたらす。データ１０１０は1人以上の人により実行される活動に関し取得された測定に関する；データ１０２０は、対応する活動を実行したときの人の感情に関する情報に関連する（このような感情状態は、例えば図１〜３に関連して説明した高精度センサといった適切なセンサにより得ることができる）。学習データ１０２５が取得されると、処理の間、人の現在の感情が、（例えば感情を推定するよう構成されたユニット１５０により）、同一の人により実行される現在の活動に関する測定値（例えば、人／使用者の活動を検知／測定するよう構成されたユニット１０４０により測定値が取得される）、及び学習データ１０２５から、推定できる（非直接的に推定される）。学習データ１０２５は、回帰方程式によっても得ることができ、関係性により表される。また、学習データ１０２５は、そのような関係性を取得及び／又は記憶可能なユニット１０３０において取得及び／又は記憶されてもよい。
【０１１５】  図１１は、上述したいくつかの特徴を、簡略化し、概略的に示すために用いられる。具体的には、図１１Ａは、タスクを実行する人のパフォーマンスが時間とともにどう変化するかを示す。例えば、介入が時間ｔ０にて適用されると仮定し、パフォーマンスはこの後、ΔＭに相当する量で増加する。向上は即時なものでない可能性があり、介入が適用された後にパフォーマンスを測定する前に、特定の間隔で待つことが好ましい。図において、そのような時間の例はｔ１により表される。値ｔ１は所定のものであり、環境又は応用に基づき選択されてよい（例えば、車両の応用では、生産ラインの応用よりも短くてもよい）。また、値ｔ１は動的に決定されてもよい：例えば、パフォーマンスがある増加値にて概ね一定である所定の時間間隔に続く時点である（即ち、おそらく介入に関係しない短いピークを排除する）。時間ｔ１’にてパフォーマンスは再度変化し、これはパフォーマンスがもはや時間ｔ０での介入と直接的に結びついていないであろうことを示す。ｔ１’とｔ０との間の差異である時間間隔ΔＴは、介入の持続可能性、即ち介入が適用された後にいつまで続くかを表す。ｔ０直後の過渡状態のため、ΔＴは、その間隔を通してパフォーマンスが同一の増加値と等しいことを必ずしも意味しない。また、図はある特定の時間値における一定した増加を示している；変動がある可能性があり、適切な閾値でこれが考慮されることは言うまでもない。
【０１１６】  既に述べたように、値Ｍは測定により直接的に得られる値である（即ち、推定されたものでない）。Ｍは人間の出力を示し、活動及び／又は人の現在の状態を表すと言える。測定される出力は、例えば生産サポート、運転者監視、運転支援、健康管理監視、健康管理支援、等のような、応用分野によって選択される。また、Ｍは、使用者のパフォーマンス及び／又は技術及び／又は能力を評価するために用いられる出力と言える。介入は人のパフォーマンス／技術／能力を向上し改善するために提供されうる。これらは、Ｍをどう測定するかの非限定的な例であり、例えば応用分野による：
【０１１７】 応用分野      Ｍ生産サポート  操作時間、速度、エラー率、等運転          反応時間、経路に従う正確さ健康管理      心拍 
【０１１８】  図１１Ｂは、感情状態Ｅが時間とともにどう変化するかを示す。また例において、感情状態値Ｅは、時間ｔ０で介入が適用された後に増加し、ｔ１’まで持続する（ｔ１’から、パフォーマンスはもはや時間ｔ０での介入に直接的に結びついていないという意味で）。図１１Ａを参照して行われた同様の考慮が、ここでも適用される。
【０１１９】  パフォーマンスと感情は共に、介入により変化しうる、全体的な人の効率又は生産性に影響する。このため、ＩＥＩ指数は、介入がどれ程効果的かの正確な指標を提供する。このように、ＩＥＩ指数は、特定の応用（生産、運転、健康管理、等）に介入がどれ程適するかを示すことができる；更に、ＩＥＩは、提供された介入をより正確に評価することができる（例えば、介入の目的は、使用者のパフォーマンス／技術／能力自体を改善するためである；このため、ＩＥＩ指数は客観的な方法におけるそのような評価を容易にする）。
【０１２０】  図１２Ａと１２Ｂは、時間ｔ１で介入が適用された後にパフォーマンスＭと感情状態Ｅがどう変化するかを更に示すものである。既に述べたように、ＩＥＩ指数はΔＭとΔＥの一般的な関数であり、即ちＩＥＩ＝ｆ（ΔＭ、ΔＥ）。ある例において、ＩＥＩ指数は、ΔＭとΔＥを対応する重みαとβで積分することにより得られる：
【０１２１】  ＩＥＩ＝α×ΔＭ＋β×ΔＥ
【０１２２】  更に、ΔＭとΔＥは絶対値でありうる。好ましくは、ΔＭとΔＥは互いに比較可能となるよう正規化された値である。例えば：
【０１２３】  ΔＭ＝ΔＭ＿ｒａｗ  ｄａｔａ／ΔＭ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ、  ΔＥ＝ΔＥ＿ｒａｗ  ｄａｔａ／ΔＥ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ
【０１２４】  ここで、ΔＭ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅとΔＥ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅは、平均値として予め設定されてよい。
【０１２５】  上記の重みα、βは、様々な方法で設定することができる。非限定的な例は：
【０１２６】  ●重みα、βは、同一の値（例えば、α＝１、β＝１；又はα＝２、β＝２）を有してもよい。
【０１２７】  ●重みα、βは、タスク実行におけるＭとＥの重要性に基づき決定されてもよく（例えば応用分野による）、より高い重要性を有するものが、より大きな値を有する。
【０１２８】  ●重みα、βは、介入によるＭとＥの改善に基づき決定されてもよく、より高い（改善を示す）正の変化を有するものが、より大きな値を有する。
【０１２９】  ●ＭとＥの１つが介入後に低下したとき（即ち、差異が負の値）、重みは、低下したものがより大きな重みを有するよう決定されてもよい（Ｍ又はＥを改善しない介入のより小さなＩＥＩ指数を推定するため）。
【０１３０】  上述したように、例えばデータベースから、介入を選択することが可能である。例えば、介入は、目標ＩＥＩ値を有するものとして、即ち改善の特定の程度を達成する１つの介入として、選択できる。目標ＩＥＩ値の値は、現在のＩＥＩ値に対する、絶対値（ＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔ）、又は相対値（ΔＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔ）であってよい。
【０１３１】  図１３の例を参照し、人の現在のＩＥＩ指数が、縦軸のＩＥＩ＿ｃｕｒｒｅｎｔ値に相当することが分かる；例えば、ＩＥＩ＿ｃｕｒｒｅｎｔは、現在の時間ｔ１の前に適用された別の介入に基づき、又はＩＥＩ＿ｃｕｒｒｅｎｔを算出するため２つの異なる時点（現在の時間ｔ１に近い）で行われたＭとＥそれぞれの２つの測定に基づき、決定される。少なくともΔＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔに等しい有効性の改善を得ることを望むとき、次を満たすＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔを有する介入をデータベースから選択する必要がある：
【０１３２】  ΔＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔ＝ＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔ−ＩＥＩ＿ｃｕｒｒｅｎｔ
【０１３３】  別の例において、必要とされる向上に相当するΔＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔ以上のΔＩＥＩを有する介入が、介入を記憶するデータベースから、判定される。複数の介入がこれに応じ判定されたとき、例えば次の例の１つに基づき、そのうちの１つが選択される：
【０１３４】  ［例１］最大のΔＩＥＩを有する介入が選択される
【０１３５】  ［例２］所定の範囲内のΔＩＥＩを有する介入（例えばΔＩＥＩ＿ｔａｒｇｅｔ＝８０のとき、８０≦ΔＩＥＩ≦１００の介入が選択される）。更に、同一のΔＩＥＩを有する２以上の介入が抽出されたとき、次の［例３］が介入の選択に用いられる：
【０１３６】  ［例３］ＭとＥの両方を向上させる介入（即ち、Ｍ２−Ｍ１／Ｅ２−Ｅ１が負ではない）。
【０１３７】  更に、同一のΔＩＥＩを有する２以上の介入が抽出されたとき、最大のＭ＋Ｅを有する介入が選択される。
【０１３８】  ［例４］対象者の性別、年齢、国といった属性、又は対象者の要求（事前に入力）に符合する介入が選択される
【０１３９】  更に、２以上の介入が抽出されたとき、上記例２又は例３による条件を１つの介入の選択に用いることができる。
【０１４０】  一般的に、上記条件は、環境に応じて適切な方法で、共に組み合わせることができる。
【０１４１】  例示として、複数の介入を記憶するデータベースは次のようであってよい（理解を容易にするため表形式でのみ表す）：
【０１４２】
【表１】
2020531982.tif 000021
【０１４３】  左から、第１欄は、介入を識別することができる、ＩＤを示す。第２欄は、介入の種類を特定し、好ましくは（メッセージ又は動画又は刺激信号構成情報、又は介入自体のような）スティミュラスを生むための詳細を含む。第３欄は、介入が好ましく適用されるタイミングを示し、Ｔｈは閾値を示す（異なる閾値を特定できる）。第４欄は。例えばＩＥＩ（示さず）、及び／又はΔＩＥＩ、及び／又はΔＭ、及び／又はΔＥのような、少なくとも１つの指数又は指数の組合せを示す。上記を参照し、いくつの及びどの指数が記憶されるかにより、異なる選択条件が適用される。最後の欄は、介入が適用されたことのある人の属性を含み、年齢、性別、経験は、あらゆる方法で組合せ可能な非限定的な例である。属性情報は、類似の属性を有する対象者に適用された介入を検索することにより、対象者のための介入を判定するために有用である。
【０１４４】  ここで説明した方法と例において、取得する、判定する、推定する、記憶する、適用する、監視する、選択する、等のようなステップが言及される。ただし、このようなステップ（又はこれらの組合せ）は、例えば、クライアントコンピュータ又は携帯型端末により、対応して実際のステップを実行する他の機器（例えば局所化又は分散されたサーバ）上で、といったように、リモート機器により引き起こされるか又は誘発されてもよい。このため、言及したステップは、取得させる、判定させる、推定させる、記憶させる、適用させる、監視させる、選択させる、等として理解でき、これらの組合せはいずれも、対応するステップを実際に実行する機器から離れた機器によって引き起こされるか誘発されることができる。
【０１４５】  上記実施形態は例示に過ぎず、実際、本発明は、人により操作される建設機械、発電設備、変電設備、医療機器、そして様々な工場、航空機、又は列車の管制システムのような他の分野にも適用可能である。
【０１４６】  当業者にとって、本発明の範囲または精神から逸脱することなく、本発明のエンティティ、方法、システム、コンピュータプログラム、媒体、信号（プログラムを実行するための命令を運ぶ）、そして本発明の構成において、様々な改変と変形を行うことができることは明らかであろう。また、エンティティは、プロセッサ、メモリ（又は記憶ユニット）、等の用語で説明されている；実際には、本発明は、プロセッサ、メモリ、等に限定されず、実際に同一の機能を実行するのに適した手段、又は上記の実施形態と例でも説明したステップにより実装できるため、同じ用語を対応する手段（例えば、処理手段、記憶手段、等）に置き換えることができる。本発明は、全ての態様において限定的ではなく例示的であることが意図された、特定の実施形態および例に関し説明した。当業者は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアの多くの異なる組合せが、本発明を実施するのに適することを理解し、その範囲および精神は添付の特許請求の範囲により定義される。 
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タスクを実行する人の介入効果指数を判定する方法であって、  −  人に結合された少なくとも１つのセンサにより、前記タスクを実行するパフォーマンスに関する第１の検知情報と、感情状態に関する第２の検知情報とを含む、検知情報を取得するステップと；  −  前記第１の検知情報に基づき、人に影響する刺激を表す介入が適用される前の前記タスクを実行するパフォーマンスと、前記介入が適用された後の前記タスクを実行するパフォーマンスとの間の変化を示す、パフォーマンス値差異を判定するステップと、  −  前記第２の検知情報に基づき、前記介入が適用される前後の感情状態の間の変化を示す、感情値差異を推定するステップと、  −  前記パフォーマンス値差異と前記感情値差異に基づき、人に対する介入の有効性を示す介入効果指数を判定するステップと  を含む、方法。
【請求項２】
−  複数の介入情報の少なくとも１つを、前記介入効果指数を判定するための前記判定ステップで判定された対応する前記介入効果指数と共に、データベースに、記憶するステップ  を更に含む、  請求項１に記載の方法。
【請求項３】
所定の介入効果指数に基づき、介入を、データベースから、選択するステップ  を更に含む、  請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記選択された介入を適用するステップ  を更に含む、  請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記タスクが生産ライン内の生産タスクを含み、前記介入が前記人に直接的に提供される介入と前記生産ラインに含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、  請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記タスクが車両を運転する操作を含み、前記介入が前記人に直接的に提供される介入と前記車両に含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、  請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記タスクが前記人により実行される活動を含み、前記介入が前記人に提供される健康管理支援フィードバックを含む、  請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記判定された介入効果指数に基づき、介入の有効性を監視するステップ  を更に含む、  請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記パフォーマンス値差異を判定するステップが、  −  前記介入が適用される前に取得された前記第１の検知情報に基づき、前記タスクを実行する第１のパフォーマンス値を判定するステップと、  −  前記介入が適用された後に取得された前記第１の検知情報に基づき、前記タスクを実行する第２のパフォーマンス値を判定するステップと、  −  前記第１のパフォーマンス値と前記第２のパフォーマンス値との間の差異に基づき、前記パフォーマンス値差異を判定するステップと  を含む、  請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
−  人に対応する介入効果指数値を判定するステップと、  −  前記判定された介入効果指数値に基づき、人に適用する介入を、データベースから、選択するステップと  を更に含む、  請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
前記データベースが、前記介入及び対応する前記介入効果指数に関連付けて人の属性を更に記憶し、  前記方法が、前記記憶された属性の少なくとも１つに基づき、介入を選択することを含む、  請求項２に記載の方法。
【請求項１２】
タスクを実行する人のための介入効果指数を判定する装置であって、  −  前記人に結合された少なくとも１つのセンサによる、前記タスクを実行するパフォーマンスに関する第１の検知情報と、感情状態に関する第２の検知情報とを含む、検知情報を取得するよう構成されたインターフェイスと、  −  介入が適用される前の前記タスクを実行するパフォーマンスと、介入が適用された後の前記タスクを実行するパフォーマンスとの間の差異を示すパフォーマンス値差異を、前記第１の検知情報に基づき、判定するよう構成された、第１のプロセッサと、  −  前記介入が適用される前後の感情状態の間の変化を示す感情値差異を、前記第２の検知情報に基づき、推定するよう構成された、第２のプロセッサと、  −  前記パフォーマンス値差異と前記感情値差異に基づき、前記人に対する前記介入の有効性の指標を表す介入効果指数を判定するよう構成された、第３のプロセッサと  を含む、装置。
【請求項１３】
複数の介入情報の少なくとも１つを、前記第３のプロセッサにより判定された対応する介入効果指数と関連付け記憶するよう構成された、記憶ユニット  を更に含む、  請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
所定の介入効果指数に基づき、介入を、データベースから、選択するよう構成された、セレクタ  を更に含む、  請求項１２又は１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記選択された介入を適用するよう構成された、介入アプリケータ  を更に含む、  請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記タスクが生産ライン内の生産タスクを含み、前記介入が前記人に直接的に提供される介入と前記生産ラインに含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、  請求項１２から１５のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１７】
前記タスクが車両を運転する操作を含み、前記介入が前記人に直接的に提供される介入と前記車両に含まれる少なくとも１つの構成部分に提供される介入のうちの少なくとも１つを含む、  請求項１２から１６のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１８】
前記タスクが前記人により実行される活動を含み、前記介入が前記人に提供される健康管理支援フィードバックを含む、  請求項１２から１７のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１９】
前記判定された介入効果指数に基づき、介入の有効性を監視するよう構成された、監視ユニット  を更に含む、  請求項１２から１８のいずれか１項に記載の装置。
【請求項２０】
前記第１のプロセッサが、  −  前記介入が適用される前に取得された前記第１の検知情報に基づき、前記タスクを実行する第１のパフォーマンス値を判定し、  −  前記介入が適用された後に取得された前記第１の検知情報に基づき、前記タスクを実行する第２のパフォーマンス値を判定し、  −  前記第１のパフォーマンス値と前記第２のパフォーマンス値との間の差異に基づき、前記パフォーマンス値差異を判定する  よう更に構成された、  請求項１２から１９のいずれか１項に記載の装置。
【請求項２１】
−  人に対応する介入効果指数値を判定し、  −  前記判定された介入効果指数値に基づき、人に適用する介入を、データベースから、選択する  よう構成されたプロセッサを更に含む、  請求項１３に記載の装置。
【請求項２２】
前記データベースが、前記介入及び前記対応する効果指数に関連付けて人の属性を更に記憶し、 前記装置が、記憶された前記属性の少なくとも１つに基づき、介入を選択するように構成される、  請求項１３に記載の装置。
【請求項２３】
コンピュータ上で実行されたとき、前記コンピュータに請求項１から１１のいずれか１項に記載のステップを実行させる命令を含む、コンピュータプログラム。
【請求項２４】
コンピュータ上で実行されたとき、前記コンピュータに請求項１から１１のいずれか１項に記載のステップを実行させる命令を運ぶ、信号。
【請求項２５】
請求項１２から２２のいずれか１項に記載の装置と、  人に結合されるよう構成された携帯型介入アプリケータと  を含み、  前記携帯型介入アプリケータが、前記装置から受け取った情報に基づき、介入を前記人に適用するよう構成された、システム。 
【手続補正４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４Ａ
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図４Ａ】
2020531982.tif 000022
【国際調査報告】
2020531982.tif 000023
2020531982.tif 000024