特集「ビッグデータの活用」

ウェアラブルセンサを用いた
人間行動分析

－社員の対面コミュニケーションや職場の活気の定量評価－
Human behavior analysis using wearable sensors

株式会社日立製作所

研究開発グループ主任研究員

渡邊純一郎

1999 年、日立製作所中央研究所に入社し音声認識技術の研究に従事。2003 年より同社基礎研究所にてコンピュータヒューマンインタラクションの研究に従事。2009 年より同社中央研究所にてウェアラブルセンサを用いた人間行動分析に関する研究に従事。博士（工学）。

1. はじめに業務の生産性向上に向けて、蓄積されている膨大な業務関連データを有効に活用しようという、いわゆるビッ

2. 名札型センサ

グデータ利活用の可能性が指摘されて久しい。消費者行

我々が開発した名札型のウェアラブルセンサ（図 1動の分析や業務の効率化におけるビッグデータの利用は（a））には 3 軸加速度センサと赤外線センサが搭載され広がりつつあるが、有効な活用方法を見出せない企業もており、装着者の身体的な動きと他人との対面イベント多い。

を検出できる。取得したデータは名札型センサのメモリ

我々は、具体的なアクションにつながる生産性向上に一旦蓄積され、名札型センサを充電器に置いたときに施策の設計には、既存のビッグデータだけでなく、社員サーバへ送信される。赤外線センサ、および加速度セン同士の対面でのコミュニケーションや職場の活気を定量サから得られる主な情報は、的に分析することが重要であると考えている。実世界に◦対面情報：誰と誰が、いつ、何分間対面したかおける対面コミュニケーションが組織の生産性に対して◦身体的な動き：加速度および加速度のゼロクロス回数

重要な役割を果たすことは社会学や心理学の分野で指摘

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ついて述べる。

から得られる周波数されている [1,2]。また近年の小型センサ技術の発達にである。赤外線センサは距離 3m、水平方向 60 度、垂より多人数の行動データを長期間計測することが可能に直方向 60 度（上方 15 度、下方 45 度）の範囲内で 2なり、実世界における人間行動が生産性に影響すること

つの名札型センサが対面した場合に対面イベントを検出が客観的なデータに基づいて明らかになってきているする。名札型センサに紐づけられているユーザ ID から[3,4,5]。

誰と誰がいつ対面したかを特定することができる。また、

本稿では、名札型のウェアラブルセンサを用いた人間赤外線ビーコン（図 1（b））を特定の場所（たとえば行動計測技術の概要と、ビジネスシーンでの適用事例に会議室や喫煙所など）に設置することにより、誰がいつ、ゼロクロス値から身体的な動きをある程度識別すること

3. 行動指標
3.1

対面コミュニケーション

クワークは 0-1Hz、発話やキーボード操作は 1-2Hz、対面イベントに関するデータを用いて対面状況を可視

歩行や身振りのある会話は 2-3Hz の周波数を伴う動き化できる。人をノードとし、一定時間以上対面した場合として判定される。名札型センサは、サイズ 86 × 54にノード間にリンクを張ることにすれば、対面状況を反× 7 mm、重さ 34 g、バッテリー持続時間は 24 時映した「対面ネットワーク図」を描画できる（図 2）。

間である。したがって、勤務時間中に継続して装着し、ネットワークの性質をあらわす指標を用いれば、対帰宅時に充電器に置くことにより、長期間の計測が可能面の状態を定量的に評価可能である。本研究では次数とである。赤外線ビーコンは、サイズ 65 × 65 × 28

クラスタリング係数という 2 つの指標を用いて対面コmm である。

ミュニケーションの活発さを評価する。ノード i の次数

ビッグデータの活用が可能であり、たとえば静止状態は 0Hz、静聴やデス特集

どこにいたかという情報も得ることができる。加速度のki は接続されているリンク数であり、対面人数のことで

図1

名札型センサ（a）と赤外線ビーコン（b）

図2

対面ネットワーク

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特集 「ビッグデータの活用」ある。ノード i のクラスタリング係数は Ci = 2yi / k（kii性の指標になる。後者は、商材を電話営業により販売す− 1）で定義され、ノードとリンクで構成される三角る業務であり、コールセンタの社員が顧客に電話をかけ形構造の密度を表す。ここで ki はノード i に繋がっている。この場合、単位時間あたり何件受注が取れたか、とる全ノード数（次数）、yi はこれらのノード間の全リンいう受注率が生産性の指標になる。本研究では、アウク数である。組織全体の次数とクラスタリング係数は全トバウンド型の業務を行う 2 つのコールセンタ（以下、ノードの平均値として計算され、値が大きいほど活発あコールセンタ A および B）を対象にし、社員に名札型るいは密接な対面コミュニケーションが行われているこセンサを装着してもらい、職場の活発度や対面コミュニとを示す。

ケーションと受注率との関係を調べた。両コールセンタは同じ業務（同じ会社が提供するインターネット接続3.2

職場の活発度サービスの受注業務）を行う。電話をかける人はテレ加速度センサで得られる身体的な動きの度合いをあらマーケッタ（telemarketer、以下、TM）と呼ばれる。

わすデータを用いて、職場の活気を評価できる。まず、業務に関するビッグデータ（システムにログインしてい1 分ごとに個人の身体的な動きの状態が active 状態かる時間、受注数、発信数、など）は業務システム（CTI:non-active 状態かの判定を行う。1 分間の平均の加速

Computer Telephony Integration）に蓄積されてお度のゼロクロス周波数が 2Hz 以上の場合には active

り、比較的容易に活用が可能である。

状態、2Hz より小さい場合には non-active 状態と判

コールセンタ A では 2011 年 11 月 18 日から 12定する。2Hz という閾値は、身振りのある会話のよう

月 16 日（29 日間）、コールセンタ B では 2012 年

な活発な動作とキーボード操作のような静的な動作を分

2 月 7 日から 3 月 9 日まで（同じく 29 日間、3 日間ける閾値である。次に職場全体の活発度を次のように定の休業日を含むため）、名札型センサを用いた社員の行義する。

動計測を行った。対象者は、コールセンタ A は 51 名（女∑ tii
職場の活発度 ≡ ―――∑ Tiactive（1）i性 31 名、男性 20 名）、コールセンタ B は 79 名（女性 49 名、男性 30 名）である。

ここで、Ti は個人 i の全対象時間（たとえば就業時間、TM が受注業務を行っているか、あるいは、休憩室な単位は分）、tiactive はそのうち active 状態であると判定

どで休憩をとっているかを区別するために、赤外線ビーされた時間である。職場の活発度は 0 から 1 の値を取コン（図 1（b））を TM の業務机に設置した。赤外線ビー

り、値が大きいほど活気があることを意味する。一般に、

コンと TM が装着している名札型センサが対面してい対面コミュニケーションが活発（次数やクラスタリングれば業務中であり、対面していなければ業務机以外の場係数が大きい）な場合には活発度も高くなる傾向がある。

所で休憩中であることを意味する。

4. コールセンタ事例
名札型センサを活用した業務の生産性向上の事例として、コールセンタにおける事例を紹介する。

4.2

結果

名札型センサで得られるコールセンタ社員の行動データと受注率の関係を調べた。
まず受注率に関して、2 つのコールセンタは全く同じ業務をしているにもかかわらず、日ごとの受注率はコー4.1

対象

コールセンタの業務にはインバウンド型とアウトバウ

センタ A：0.51、コールセンタ B：0.71、
p < 0.0001）。

ンド型の 2 種類がある。前者は、クレーム対応や問い

そこで、「受注率に影響するのは受注業務を行っている合わせ対応などを行う業務であり、顧客からかかってきときの TM の行動である」と仮定し、業務中の職場のた電話に対応する。この場合、電話対応や後処理の効率活発度を 2 つのコールセンタで比較した。

をあらわす Average Handling Time（AHT）が生産

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ルセンタ B の方が有意に高いことがわかった（コール図 3（a）に 2 つのコールセンタの日ごとの業務中のりも有意に大きい（図 3（b）、p < 10 − 9）。
次に、コールセンタごとに日ごとの受注率と休憩中の動の差に起因するという前述の仮定に反し、2 つのコー活発度との相関を調べた。その結果、両者には有意な相ルセンタ間で業務中の活発度に関して有意な差は認めら関が認められた（図 4、コールセンタ A：相関係数 Rれなかった（p > 0.2）。

= 0.38、コールセンタ B：R = 0.37、いずれも p <これに対し、2 つのコールセンタの休憩中の活発度の0.05）。これに対し、業務中の活発度と受注率には相関間には大きなギャップがあり、受注率が高いコールセンがなかった（コールセンタ A：R = − 0.11、p > 0.5、

タ B の休憩中の活発度は、コールセンタ A の活発度よ

コールセンタ B：R = 0.28、p > 0.1）。

ビッグデータの活用る）。コールセンタ間の受注率の差が業務中の TM の行

図3

特集活発度を示す（実際の計測日は異なるが重ねて示してあ

業務中の活発度 (a) と休憩中の活発度 (b)

図4

休憩中の活発度と受注率

YEAR BOOK 2O1541特集 「ビッグデータの活用」
4.3

施策の結果は、施策によるチーム内の休憩中の対面コミュニ

これらの結果は、休憩中の活発度と受注率の間の相関関係を示すが、因果関係は示していない。そこで因果ケーションの変化に起因する活発度の増加が、チームの受注率に影響することを示唆する。

関係を明らかにするために、コールセンタ B において「少人数の TM でチームを編成しチームごとに休憩する」という施策を行った（通常のコールセンタ業務では TMは個別に休憩）。この施策は、少人数の TM が同時に休アウトバウンド型コールセンタを対象に、名札型セン憩することにより TM 同士の対面コミュニケーション

サを用いて社員の行動を計測し受注率との関係を調べたがどのように変化し、その変化が休憩中の活発度と受注結果、休憩中の活発度が受注率に影響することがわかっ率にどう影響するかを調べることが目的である。実験期

た。TM の業務はある程度決まっている（業務机に座っ間の最後の１週間に施策適用し、施策前の 3 週間と比て CTI を操作）ため、業務中の TM の身体的な動きはコー較して、対面コミュニケーション、休憩中の活発度、受ルセンタに依らずほぼ同じであり、センサから得られる注率の変化を調べた。コールセンタ全体をチーム分けのデータにも差があらわれないと考えられる。これに対し対象とすることは実際運営上困難であったため、本研究て、休憩中の動きはより多様（仲の良い同僚と会話をす

では同年代の男性 4 名（20 代 2 名、30 代 2 名）でる人もいれば、一人で静かに休憩をとる人もいる）であ構成されるチームを編成した。これは、趣味や話題に共るため、身体的な動きをあらわすデータにも差が出る。

通点が多い可能性が高い同年代でチームを編成すること

従来の経験に基づくマネジメントでは、社員のスキルレにより、休憩中のコミュニケーションが促進されるのでベル向上に向けた社員研修や業務の効率化など、業務中はないかと想定したためである。の行動に対する施策が主であった。ウェアラブル技術を施策実施後、チームの平均次数は 6.25 から 7.50 へ、用いた本研究の結果は、業務中よりもむしろ休憩中の行

クラスタリング係数は 0.14 から 0.48 へ（p < 0.03）、動が生産性に影響することを示すものであり、社員行動それぞれ増加した（図 5（a））。これは、メンバ間でのに関する客観的なデータに基づくマネジメントの有効性

会話機会の増加により対面コミュニケーションが促進さを示唆している。

れたためであると考えられる。休憩中のチームの活発度

我々の結果は、コールセンタを対象とした Pentlandとチームの受注率（メンバの受注率の平均）も、それらの研究結果 [3] と本質的に一致する。彼らはインバウぞれ増加した（休憩中の活発度：0.32 から 0.35、図ンド型コールセンタを対象とし、我々が用いたものと同5（b）、受注率：0.77 から 0.87、図 5（c））。これら

様の名札型センサを用いて社員の行動と生産性の関係を

図5425. 議論

施策効果

特集

参考文献

理の効率をあらわす AHT が生産性の指標となる。米国[1] Kirkman, B. L., Rosen, B., Tesluk, P. E.,の銀行のコールセンタを対象とした実験の結果、オフィand Gibson, C. B., The impact of team

シャルミーティング以外での会話の活発さが AHT の短empowerment on virtual team performance:

縮に影響する、と報告している。彼らと我々の結果は、

The moderating role of face-to-face

インバウンドとアウトバウンドの違いや国の違いがある

interaction, The Academy of Managementにも関わらず、インフォーマルな場における社員同士のJournal 47(2), pp. 175-192 (2004).

対面コミュニケーションが生産性に影響するという点で本質的に同じである。

ビッグデータの活用調べた。インバウンド型コールセンタの場合には業務処[2] Teasley, S., Covi, L., Krishnan, M. S., andOlson, J. S., How does radical collocation helpa team succeed? Proc. CSCW ’00, pp. 339-

6. おわりに
本稿では、名札型センサを用いた人間行動計測技術の概要を述べ、コールセンタ事例を紹介した。今後、実世346 (2000).
[3] Pentland, A. S., The new science of building
great teams, Harvard Business Review 90 (4),pp. 60-69 (2012).

界における人間行動を反映する膨大なデータと、利活用[4] Watanabe, J., Ishibashi, N., and Yano, K.,が期待されているビッグデータを統合的に分析する方法

Exploring relationship between face-to-face論を確立し、人間行動の深い理解に基づいた情報処理技interaction and team performance using

術や業務システムの開発を目指していく。

wearable sensor badges, PLoS ONE 9 (12):e114681 (2014).
[5] Watanabe, J., Yano, K., and Matsuda, S.,
Relationship between physical behaviors ofstudents and their scholastic performance,
Proc. IEEE UIC ’13, pp. 170-177 (2013).

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