筑波大学大学院システム情報工学研究科社会工学専攻
サービス工学学位プログラム
サービス工学：技術と実践

現場力の向上：
行動観測技術、実践事例
蔵田 武志1,2
1国立研究開発法人 産業技術総合研究所 人間情報研究部門

サービス観測・モデル化研究グループ長
2筑波大学 システム情報系 教授（連携大学院）
サービス工学とMR研究室（システム情報工学研究科知能機能システム専攻）
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

講師紹介

2

 氏名：蔵田 武志
 所属：国立研究開発法人 産業技術総合研究所 人間情報研究部門
 経歴：1996 年筑波大学大学院工学研究科
修士課程修了。現在、産業技術総合研究
所人間情報研究部門サービス観測・モデル化研究グループ長
 2003-2005年 JSPS海外特別研究員（ワシントン大客員研究員）を兼務。2009年から
筑波大学大学院教授（連携大学院）を兼務。博士(工学)。
 専門：サービス工学、拡張サービス・プロセ
ス・リエンジニアリングの研究に従事。

講義の流れ測る化・見える化による現場力の向上– 国内外の事例（イメージを持つ）

行動観測技術– 国内外の研究開発事例– 産総研での研究開発事例

実践事例– 産総研での現場力の向上に関する事例

3

4

測る化・見える化による現場力の向上～国内外の事例～

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物流サービス：ドライバー（車両）計測と評価の事例• 経営側の視点

5– 燃費：30％以上改善、二酸化炭素排出削減にも貢献– メンテナンスコスト：タイヤ摩耗減少削減– 事故：70％以上削減し、保険料半減– リアルタイム運行管理：サービス品質向上• ドライバー側の視点– 帰社時に波状運転指数を含むコンサルティングシートでOJT– 優良ドライバーのデータを共有し、全体的にスキル向上– 離職率低下（スキル向上と利益還元によるモチベーション維持）

提供：トワード物流
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

6

物流管理

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7

Kaizen Capsule

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

8

Lisra設立記念シンポジウム クウジット株式会社 CTO / Lisra 理事 塩野﨑 敦 氏「無線LAN屋内測位を用いた新体験型位置情報サービスと将来構想」より

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

9

Lisra設立記念シンポジウム クウジット株式会社 CTO / Lisra 理事 塩野﨑 敦 氏「無線LAN屋内測位を用いた新体験型位置情報サービスと将来構想」より

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

10

Lisra設立記念シンポジウム クウジット株式会社 CTO / Lisra 理事 塩野﨑 敦 氏「無線LAN屋内測位を用いた新体験型位置情報サービスと将来構想」より

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

11

Lisra設立記念シンポジウム クウジット株式会社 CTO / Lisra 理事 塩野﨑 敦 氏「無線LAN屋内測位を用いた新体験型位置情報サービスと将来構想」より

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

12

Lisra設立記念シンポジウム クウジット株式会社 CTO / Lisra 理事 塩野﨑 敦 氏「無線LAN屋内測位を用いた新体験型位置情報サービスと将来構想」より

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

13

ビジネス顕微鏡

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

14

ビジネス顕微鏡

http://www.hitachi-hitec.com/jyouhou/business-microscope/case/pdf/case_2.pdf
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サービス学ロードマップシンポジウム2014より

15

MITメディアラボ発のSociometric Solutions社が開発したビジネス顕微鏡的なセンサーを利用
スライド提供：JIPDEC 坂下氏

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ビッグデータの構造化・意味付けと屋内外時空間情報
POS

結果

知覚
スキル

影響

PDR

顧客の購買、勤怠情報、工場内の各装置の稼働状況、オ
フィス機器の消費電力

意思決定プロセスモデル（限定合理性、満足化原理）
屋内行動計測は
未開拓領域！

影響

知覚
スキル

影響
レイアウト、磁場、温度、湿度、照度、看板、雰囲気

場（環境刺激） 屋内環境情報整備は
仮想化現実3Dモデル

既存のビッグデータ（従来から可観測なデータ）

関係付け（リンク）
構造化（意味付け）屋内外時空間情報

影響

行動

16

未開拓領域！

ビッグデータの構造化・意味付けに直接的に寄与
人間の情報 「行動」
• 位置・姿勢情報• 意味情報（行動種別、作業内容）
地理空間情報 「場」• 屋内外幾何情報• 地質情報• 環境情報（磁場、温度、湿度、照度等）• 安全、防災情報• 差分（動的）情報

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

17

行動観測技術～国内外・産総研での研究開発事例～

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

多岐に亘る測位センサの特性⽐較

国立研究開発法人

18

PDR• 測位インフラがなくても相対測位を続けることが可能。
• 点の集合ではなく、線（形、曲率）としての意味を持つ軌跡を取得可能。運動の種類や⼤きさも計測可能。
• 加速度、ジャイロ、磁気の9軸、もしくは気圧を含めて10軸センサを利⽤。
⾃蔵センサモジュール• H/W化で省電⼒化も加速。
・加速度センサ• 今年はPDRビジネス元年︕
・ジャイロセンサ
・磁気センサ・気圧センサ

国立研究開発法人

19

PDRビジネス元年︕

PDRを⽤いたコンシューマサービス開始(全国の地下鉄構内や地下街など。
320->400カ所へ)
ＮＴＴドコモ、ゼンリンデータコム、旭化成、
産総研によるコラボレーション事例

国立研究開発法人

ＭＴＩ、旭化成、産総研によるコラボレーション事例
20

PDRビジネス元年︕
PDR組み込みモジュール• 単３電池駆動のPDRモジュール• デュアルセンサ• ＢＬＥ対応

Sensor Hub LSI「Frizz」（省電⼒PDR指向モーションコプロセッサー）
メガチップス社と産総研とのコラボレーション事例

国立研究開発法人

杉原ＳＥＩ社と産総研とのコラボレーション事例

21

PDRの世界動向

2010年以降、世界各国でPDRのR&Dプレイヤーが露出しはじめた。
InvenSenseが買収

InvenSenseが買収

Qualcommが買収

CSR (UK)
Trusted Positioning (Canada)

Movea (France)

⽇本国内︓
インテック、NTTドコモ/ZDC、ＭＴ
Ｉ、KDDI研究所、国際航業、サイトセ
ンシング、産総研、澁⾕⼯業、杉原
SEI、DNP、パナソニック、⽇⽴、富⼠通、マルティスープ、メガチップス、リコー、東⼯⼤、神奈川⼯⼤、慶⼤、名⼤、新潟⼤、⽴命館⼤など

村田製作所と提携
Audience社が買収
Sensor Platforms (USA)TRX (USA)

国立研究開発法人

22

PDRの最前線︓進⾏⽅向推定• Tutorial: Personal Navigation with Handheld Devices by Valerie Renaudin, IPIN 2015.
国立研究開発法人

23

PDRの最前線︓進⾏⽅向推定
Principal Component Analysis
Forward and Lateral Acc. Modeling

Frequency analysis of Inertial Signals“Globally, the FIS method provides better results
than the other two methods.”• Tutorial: Personal Navigation with Handheld Devices by Valerie Renaudin, IPIN 2015.
• Long Paper: Christophe Combettes, Valerie Renaudin, Comparison of Misalignment
Estimation Techniques Between Handheld Device and Walking Directions, IPIN 2015.
• FIS was proposed by Kourogi and Kurata in PLANS 2014.
国立研究開発法人

24

PDRのハードウェア化の流れ• センサーハブ• モーションコプロセッサー– Apple, CSR & St micro,
InvenSense, Kionics, Intel,
Qualcomm, 旭化成など– 端末内で各センサが（HW, OS, API的に）分散しすぎている︓GPS，WiFi，10軸センサは別々に扱われている– センサの⽣データの扱いづらさ（キャリブレーションなど）– センサフュージョンには継続的(always-on)な記録や計算が必要 (カルマンフィルター、パーティクルフィ
ルターなど)– 徐々にインプット側のGPU的に国立研究開発法人

iPhone6
M8(ARM Cortex-M3)

25

省電⼒PDR指向モーションコプロセッサー︓Frizz• ARMCortex-M4Fマイコン⽐で、消費電⼒を最⼤９３％削減– Frizz: 低クロックで4並列浮動⼩数点SIMD演算可能– ARMCortex-M3では、PDRの処理は不可能• スマホやヘルスケア・産業⽤等の専⽤HWへの搭載を想定

国立研究開発法人26

国立研究開発法人

27

サイトセンシング• ⾏動ラボ株式会社設⽴（2013/4/30）– 産総研技術移転ベンチャー称号付与(2013/7)– 事業内容• ⾏動計測、３Dモデリング• サイトセンシング株式会社と経営統合(2014/7)– サイトセンシング株式会社として規模を拡
⼤し再出発– サイトセンシングの事業内容• 顔認識・属性分析ソフトウェア(FaceGrapher)の提供– 両社の事業を展開• 省電⼒型PDRライブラリが、Location
Business Japan (Interop) 2015 Bestof Show Awardのファイナリスト（IoT部⾨）に選出され、その中から審査員特別賞を受賞（2015/6/10）
国立研究開発法人28

国立研究開発法人

29

国立研究開発法人

30

CR2016x2 (180mAh, 3V)で17～24時間連続稼働
国立研究開発法人

31

PDRベンチマーク標準化委員会
2015年度活動計画• LBJ2015の測位技術Showcaseへの出展• UbiComp/ISWCでのPDR Challenge企画協⼒– 国際的な展開へ• HCGシンポジウム2015での企画セッション

国立研究開発法人

32

なぜPDRベンチマーク︖• PDRの研究開発や実⽤化を進めている企業や⼤学が国内外で急増（今年はPDRビジネス元年︕）– IPIN 2015では，国内学会では考えられない頻度で
PDRというキーワードが⾶び交っていた．

• PDRは相対測位。GPSやWi-Fi測位のような絶対測位とは異なる評価⽅法が必要• 仕様書や論⽂に、どのように性能を表記すればよいかを統⼀していく必要性

国立研究開発法人

PDRベンチマーク標準化委員会賛同組織• 国内29組織︓– 旭化成、インテック、MTI、KDDI研究所、国際航業、澁⾕⼯業、クウジット、サイトセンシング、
杉原SEI、電通国際情報サービス、⽇⽴、マルティスープ、ミルディア、村⽥製作所、メガチッ
プス、リクルート（⽜⽥）、リコー– 愛知⼯業⼤学（梶）、明⽯⾼専（新井）、神奈川⼯⼤（⽥中）、慶⼤（春⼭、神武、中島）、筑波
⼤（蔵⽥）、東⼯⼤（岡⽥）、名⼤（河⼝）、新潟⼤（牧野）、⽴命館⼤（⻄尾）、産総研、
HASC、Lisra (順不同、敬称略)
注） 赤文字：IPIN 2015に参加した組織
国立研究開発法人

34

どう標準化︖
下記の観点からデータセットと評価指標を検討• 内部要因︓センサのオフセット・感度• 外部要因︓– ⼈的要因︓保持・装着状態、歩⾏者特性、歩⾏以外の動作の種類や量、位置情報を⾒ながら歩くか– 環境要因︓ルート形状、⻑さ、歩⾏可能エリアの形状、
磁場、気圧、温度等の環境• 初期条件︓初期⽅位設定やセンサ校正の有無等• 評価の視座︓PDR単体の評価なのか、ハイブリッド
測位から⾒たPDRの評価なのか

評価指標
国立研究開発法人＋ データセットUbicomp/ISWC 2015 PDR Challenge

Photo by Joe Sampouw on Flickr

サポートコミュニティ：Lisra(位置情報サービス研究機構)、PDRベンチマーク標準化委員会、
HASC(行動センシングコンソーシアム)
国立研究開発法人

HCGシンポジウム2015

OS「G空間×ソーシャル・サイバー・フィジカル」 (12/16)• 愛知⼯⼤梶先⽣︓ Ubicomp/ISWC 2015 PDR Challenge 開催報告
– 他のコンペティション（MS, EvAAL-ETLI）との⽐較も• サイトセンシング興梠⽒︓名札型屋内測位モジュールを実現する省電⼒型歩⾏者⾃律航法とその評価• 京⼤⿊⽥先⽣︓病院情報システムにおける位置情報の活⽤など
国立研究開発法人37国立研究開発法人

38

要因分解のための計測気圧の観察実験１
Androidスマートフォン（Nexus5）4台で同時計測
階段で6F→5F→
６F 移動

6Fのオフィスの机の上での静止階段で6F→5F→
６F 移動• R. Ichikari, L. C. M. Ruiz, M. Kourogi, T. Kitagawa, S. Yoshii and, T. Kurata “Indoor FloorLevel Detection by Collectively Decomposing Factors of Atmospheric Pressure,” Proc. Int.
Conf. on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN2015).
国立研究開発法人39

要因分解のための計測気圧の観察実験21019
1018.51018
1017.51017
1016.51016
1015.51015
1014.5

GalaxyS5
Nexus50

Atmospheric Pressure (hPa)Atmospheric Pressure (hPa)• 異なるスマホの機種間（GalaxyS5,Nexus5,Galaxy
NoteEdge,Nexus6）での比較• ピークは階段移動を行った時間帯
1020
1019.51019
1018.51018
1017.51017
1016.51016
1015.51015

・絶対量はそのままでは使えない
1000 ・気圧の相対変化量は精度が高い
2000
3000
4000
0
500
1000
Elapsed Time (sec.)
Elapsed Time (sec.)
・環境要因は無視できない
国立研究開発法人

GalaxyNoteEdge
Nexus61500

40

提案⼿法のコンセプト
建物内でスマホで，気圧を計測しながら移動すると…
時刻

U3
3F
U2

前提：
ユーザはスマートフォンを持ち歩き計測，
スマートフォンは，PDRに必要なセンサ類（角速度，加速度，コンパス）と気圧計，
PDR補正用のBLEビーコン検知に対応(一般的なスマホベースのPDRの前提)

PU3

2F
PU2

U1
1F

気圧

(ユーザ)

国立研究開発法人

PU1

41

提案⼿法のコンセプト
もし（信頼できる）ビーコン（または他のフロア検知手段）があると…
時刻

U3
3F

PU3

B3
(ビーコン)

U2
2F

B2
PU2

(ユーザ)

1F

B1

気圧

U1

国立研究開発法人

PU1

42

提案⼿法のコンセプト
気圧計測をした際の滞在フロアがわかり…
時刻

B3U3
U3
3F

B3
(ビーコン)

U2
2F

B2U1

B2

B1

PU1

気圧

(ユーザ)

B2U2
PU2

U1
1F

PU3

B3U2

B1U1

(BXUY : X番のビーコンをユーザYが検知)

国立研究開発法人43

提案⼿法のコンセプト同じ高さでの計測気圧差がわかり、端末依存オフセットを補正できる．
時刻

B3U3
U3の端末依存オフ
セット

U3
3F

B3
(ビーコン)

U2
2F

P’U3

B2U2
PU2

B1

PU1

気圧

(ユーザ)

端末オフセット
補正後気圧

B2U1

B2

U1
1F

PU3

B3U2

B1U1

(BXUY : X番のビーコンをユーザYが検知)

国立研究開発法人44

提案⼿法のコンセプト
端末依存オフセットにより，すべての端末の気圧水準が揃うと…
時刻

B3U3
U3
3F

B3U2

B3
(ビーコン)

U2
2F

B2U1

B2

B1

B2U2

P’U1

気圧

1F

P’U3

P’U2

U1
(ユーザ)

端末オフセット
補正後気圧

B1U1

(BXUY : X番のビーコンをユーザYが検知)

国立研究開発法人45

提案⼿法のコンセプト
フロア間高度差によるフロア間気圧差が，計測値から求まる
時刻

B3U3
U3
3F

B3U2

B3
(ビーコン)

2F, 3F間のフロア間
オフセット

U2
2F

B2U1

B2
1F, 2F間のフロア
間オフセット

U1
1F

B1

P’U3

B2U2
P’U2
P’U1

気圧

(ユーザ)

端末オフセット
補正後気圧

B1U1

(BXUY : X番のビーコンをユーザYが検知)

国立研究開発法人46

提案⼿法のコンセプト
最終的には，各時刻，各フロアの気圧基準値が求まる
時刻

B3U3
U3
3F

B3U2

B3

3Fの気圧基準値(ビーコン)

2F, 3F間のフロア間
オフセット

U2
2F

B2U1

B2
1F, 2F間のフロア
間オフセット

1F

B1

気圧

U1
(ユーザ)

端末オフセット
補正後気圧(BXUY : X番のビーコンをユーザYが検知)

国立研究開発法人

P’U3

B2U2
P’U2

2Fの気圧基準値

P’U1

B1U1
1Fの気圧基準値47

提案⼿法のコンセプト
B3U3
U3の端末依存オフ
セット

U3
3F

時刻
端末オフセット補正前気圧

PU3

B3U2

B3

3Fの気圧基準値(ビーコン)

2F, 3F間のフロア間
オフセット

U2
2F

B2U1

B2
1F, 2F間のフロア
間オフセット

1F

B1

気圧

U1
(ユーザ)

端末オフセット
補正後気圧(BXUY : X番のビーコンをユーザYが検知)

国立研究開発法人

P’U3

B2U2
P’U2

2Fの気圧基準値

P’U1

B1U1
1Fの気圧基準値

48

気圧基準値の活⽤⽅法
時刻

f t ,n  arg min Diff( Pt,n  O dev ,n , Ref( t , f ))端末依存オフセット
補正後気圧

f

3Fの気圧基準値

気圧

2Fの気圧基準値

1Fの気圧基準値

３F…

推定フロア
２F…
１F… ２F…

国立研究開発法人

3F…

・Diff(a,b)：a,bの絶対値を取得する関数
・Odev,n：デバイスnの絶対値
誤差を吸収するための端末
依存オフセット・Ref(t,f)：時刻t，フロアfの気圧基準値をテーブルから取得するための関数⇒観測気圧に一番近い気圧水値を持つフロアが推
定滞在フロア49

滞在フロア検知に関する評価結果• フロア検知正答率（正解値がある時刻）の⽐較
フロア検知の正答率

手法
提案手法(2 ユ ー ザ デ ー タ 利 用 )91.8367

提案手法(1 ユ ー ザ デ ー タ 利 用 )90.4762

相対気圧変化利用

35.7143

国立研究開発法人

50

Atmospheric Pressure (hPa)

ユーザ数の違いによる基準値テーブルの⽐較

1013.8

Ref 0.0m

1013.61013.4

Ref 1.5m

1013.2

Ref 3.0m

1013

Ref 5.0m

1012.8Input (User1)

1012.6

Input (User2)

1012.4
0

200

400

600

800

1000

1200

1400

Elapsed Time (Sec.)

2ユーザデータを用いた基準値テーブルの作成結果

国立研究開発法人

51

Atmospheric Pressure (hPa)

ユーザ数の違いによる基準値テーブルの⽐較

1014.4
1014.21014
1013.81013.61013.4
1013.2
1013
1012.81012.6

Ref 0.0m
Ref 1.5m
Ref 3.0m
Ref 5.0m
Input(User1)
0

200

400

600

800

1000

1200

1400

Elapsed Time (Sec.)
１ユーザデータ（User1）を用いた基準値テーブルの作成結果

国立研究開発法人

52

フロア推定結果の⽐較
54

Absolute(Learning
All Data)

3
2
1
0
0

200

400

600

800

1000

1200

1400

Estimated floor's altitude(m)

Estimated floor's
altitude (m)

6

6
5
4

Relative
Method32100Elapsed Time (Sec.)

200

400

600

800

1000

1200

1400

Elapsed Time (Sec.)

相対気圧変化を用いたフロア推定の結果

665Absolute(LearningUser1 Data)

4
3
2
1
0

Floor's altitude (m)Estimated floor's altitude(m)

2ユーザデータを用いた基準値テーブルを用いたフロア推定の結果

5

GroundTruth(User1)

4
3
2
1
0

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

Elapsed Time (Sec.)

Elapsed Time(Sec.)

1ユーザデータ(User1)を用いた基準値テーブルを用いたフロア推定の結果

国立研究開発法人

滞在フロアの正解値

53

SDFによる⼿法の組み合わせ別の誤差計算結果

・平均誤差最小値：3.609 （PDR+BLE+提案手法2データ活用）
・最高フロア正答率：87．4%（PDR+提案手法2データ活用）
・統計的な評価結果：
・AtmosMulti2はAtmosMulti1やAtmosSingleと比較してより強い影響力
・AtmosMulti2はAtmosMulti1と比較して重要度が高い
・PDR+AtmosMulti2+BLE+MAPの組み合わせが最もよいモデル
国立研究開発法人

54

センサデータフュージョン（ＳＤＦ）による相対測位と絶対測位の融合
スマートフォン

組込モジュール

気圧センサ

磁気センサ

気圧

UWBタグ

装着型センサ群
加速度/
ジャイロセンサ

磁気ベクトル(絶対方位)

加速度/
角速度

受光部
RFIDリ ダ
RFIDリーダ
/
BLE
ID
RSSI

ID-LED
アクティブ
RFIDタグ/
BLEタグ

ID

歩行速度
方位等

PDR
(Pedestrian dead-reckoning)
移動速度ベクトル
相対高度変化量
動作種別

ID

監視カメラ/
RGBD

軌跡照合/
歩行速度推定軌跡

LRF

絶対位置推定絶対位置
軌跡情報（絶対位置・方位）

センサ/データフュージョン
（パーティクルフィルタ）
絶対位置/方位

環境幾何データ
画像DB

AR画像トラッキング

絶対位置/方位UWB基地局

3次元
環境モデル

画像

絶対位置/方位の出力

携帯・装着型カメ
ラ

国立研究開発法人

55

PDRLE+BLEビデオ

56

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

57

サブメートル精度測位(UWB)＋PDR• UWB-IR(Ultra Wide Band Impulse Radio)方式– １５～３０ｃｍ程度の精度での測位が可能– マルチパスにも強い– 直進性が強すぎるため、死角ができやすい– 高コスト• PDRとの連携により、連続性とコストを改善、 姿勢計測もGeoplan社(UbiSense社)、GiT社の資料より
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

58

サブメートル級ハイブリッド測位:
音波+マップ+PDR

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

59

サブメートル精度測位(可視光)＋PDR• PDRをコアとするSDFによるインフラ（LEDの設置密度）のスパース化に加え、LED照明置換需要に合わせた可視光測位連携によって物理インフラコスト（イニシャル、電力）の低減を実現• 物流倉庫での従業員計測への展開（トラスコ中山、Frameworx、パナソニック）

協力：パナソニック株式会社
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

60

サブメートル級ＳＤＦ：RGBD+PDR
設置型カメラ（監視カメラ：RGBD or ステレオ）、PDRのそれぞれから得られる軌跡の類似度指標に基づくサブメートル級屋内測位設置型カメラとウェアラブルデバイスの連携
人流計測の例National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

広域屋内ARの実現に向けて：
ARカメラトラッキング＋PDR

61• 仮想化現実モデル（とその素材画像情報）とモバ
イルカメラ映像とを用いた位置合わせによる位置
姿勢推定とＰＤＲを組み合わせたシステム構築

プラントメンテナンスARサービスを想定

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

ISMAR2014にて

62• 次世代モバイルRGBDセンサー– 赤外パッシブステレオ+赤外光投影で屋内外・遠近対応• モバイルサーモカメラ– いろいろな実物体表面をタッチパネルに

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

63

ASPR

行動計測・提示技術の適用によってマネージメントや改善活動，
サービスオペレーション再設計（サービス・
プロセス・リエンジニアリング）を支援

ASPR: Augmented Service Process Reengineering（拡張サービス・プロセス・リエンジニアリング）
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

ASPR(拡張サービス・プロセス・リエンジニアリング)技術

エスノグラフィ効率化
ニューロマーケティング（主観と客観の融合）

音声(VAD) 業務データ

センサ・データフュージョン
（SDF）（絶対測位）

業務分析、シフト管理支援

Eye Tracker
分析支援（可視化）

USV
Wi-Fi
GNSS
監視
(QZSS)/
カメラ
RFID/BLE IMESOJT, QC, ワークアウト活動支援（現場改善、人材育成）

従業員

RGB-D 可視光
センサ

サービス現場レイアウト
及びサービスプロセス
設計支援

コンサルティング

POS

サービスフィールド
シミュレータ （SFS）

経営

作業支援
（遠隔、協調、能力拡張）サービス現場モデリング

動的モデリング
AR/MR位置合わせ

PDR（相対測位）（加速度、ジャイロ、磁気、気圧）

ハンドヘルドPDR

ナビ、SNS
顧客支援

視覚障害者支援（福祉サービス）携帯端末（スマートフォン、カメラ等）
組込化 （サービス基盤）

基盤

PDRplus（PDR＋動作認識）

顧客

垂直展開（統合、機能付加、精度向上）

サービス
オペレーション
推定（SOE）

64

水平展開（アプリ、サービス）
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

65

行動計測：PDRplus• PDRplus– 歩行動作以外の動作も認識（機械学習）– 測位精度と動作認識精度を共に向上

２動作での予備評価：
動作認識率89% → 96%に向上
測位誤差4.3% → 2%に減少

PDRからPDRplusへ

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

サービスオペレーション推定（SOE）

66

従業員の行動データと業務データから各従業員の現場・役割固有の作業内容を推定
機械学習の手法（AdaBoost）を利用して実現
従業員の行動データ

業務データ

位置、方位、動作種別、発話区間等

骨伝導マイクICレコーダPDRセンサモジュール

・会計データ・ＰＯＳデータ・業務スケジュール・ナースコールのログデータ

SOの推定材料になり得るデータなら何でも利用可能
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

67

レストラン接客係のSOE

経営陣と打ち合わせの上、8種類のサービスオペレーションを定義
SO

補足

[1]

注文伺い

客席で料理・ドリンク等の注文を聞いてハンディ端末に入力

[2]

配膳

できあがった料理・ドリンクを客席でサーブ[3]

移動/物を運ぶ

主に通路で

[4]

会計

レジまたは客室で

[5]

挨拶/案内

入口やエレベータから客席までお客さんを案内、客席に挨拶[6]

片付け/セッティング

客席の片付け、宴会やコースの場合は準備も[7]

お客さんと会話

主に客席、通路で[8]

スタッフと会話

主にパントリー、調理場でハンディ端末

注文伺い

配膳

片付け

セッティングNational Institute of Advanced Industrial Science and Technology

68

実践事例
～産総研での現場力の向上に関する事例～

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

サービス産業におけるQC活動
製造業におけるQCC
目的：生産性向上

69

工場での従業員の行動観測技術 有1980年代 QCCの発展（サービス業への適用）

サービス業における従来型のQCC
目的：生産性向上
1990年代 サービス業でのQCCの停滞

サービス現場での従業員の行動観測が課題
使える指標と生産性の関わりの理論付けが困難（製造業におけるQCCの方法論がそのまま使えない）

サービス業における主観的QCC
目的：CS、ES向上

2000年
2011年

CSQCC ver.1（サービス業や労働集約型現場に適したQCC）
目的：生産性向上

CS、ESの観測・評価が課題

サービス現場での従業員の行動観測技術 有理想のCSQCC
目的：生産性、CS、ES向上の同時達成を支援
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

CSQCCの提案

70

CSQCC
(Computer Supported Quality Control Circle)
行動計測・提示システム（従業員支援パッケージ）を導入したサービス現場（労働集約型現場）に適したQCサークルやワークアウト、およびその実現方法

CSQCCの実現を促進する
従業員支援パッケージ
•
•
•
•
•

行動指標（労働量、動線、サービス業務種別等）＋α（会計指標、ナースコール
履歴、プラント稼働状況、エネルギー指標等）の組み合わせに基づく指標の可視化
多様で正規化された指標の提供による無形性、異質性（状況依存性）に起因する問題の低減根拠に基づくQCCやワークアウトの促進
テーマや改善案の自由度拡大
テーマの主要指標だけではなく、関連指標も同時に確認（副作用の考察）
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

71

CSQCC: 結果・行動・環境刺激の総合分析(CSQCC: Computer Supported Quality Control Circle)
テーブルごとの客数を示すアイコン

客室で部屋で片づけしつつ、追加注文を受ける従業員

その追加注文のPOS履歴

行動指標と会計指標を組み合わせた
業務分析支援ツール

特定従業員の店内エリアごとの滞在時間割合
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

がんこ銀座4丁目店におけるQC活動支援
•

•

•

•

調査の目的
– CSQCCによる同店のQC活動支援の効果を検証する。
場所– 日本食レストラン・がんこ銀座4丁目店
地下1階フロア
客席エリア（カウンター席）
期間：QCテーマ– 2011年1月～2月：接客時間を増やす（YouTube産総研チャンネルに説明ビデオあり）– 2012年1月～2月：持ち場を守る（ゾーン制導入）
方法
1. 期間中、接客係を対象として行動計測を実施
コース料理
2. QCサークルに行動計測データとPOSデータの分析結果を提供。課題発見と改善策立案を支援
3. 改善策導入後の効果を分析
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

73

CSQCC：対策検討時の事例
１２～１４時の昼食時の動線(協力：がんこ銀座四丁目店)
事務室
厨房
客室

接客係の調理場・事務室への行き来が気になる⇒接客に集中できていない可能性あり（予約帳簿がここにしかない）⇒予約帳簿の電子化、店舗内共有などの必要性
CSQCC: Computer Supported Quality Control
CircleNational Institute of Advanced Industrial Science and Technology

レイアウト：従業員の出入りの集中

74

接客係の動線（2011年1月15日午後4時付近）
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

75

がんこ：CSQCC (Computer-Supported QC Circle)
現状把握(1)工程組み換え，(2)役割分担徹底，(3)心がけ

対策
改善効果

夜の時間帯の接客エリア滞在時間 → 増加

波及効果

夜の時間帯の追加注文 → 増加

トレードオフ
（副作用）(1)従業員負荷（移動距離） → 変化なし
(2)15時台：追加注文数 → 減少なし

工程組み換えにより
夜の時間帯の準備に注力したため減少

2011年
1月～2月

（マネージャ側の想定より）接客時間が短い

夜の時間帯の接客時間が準備で減らした時間より大幅に増加

夜の時間帯の追加注文数増加準備のために接客時間を減らしたが、追加注文数は維持

変化なし

昼は元々忙しく
55% 変化なし
50%
45%

1.2

2,500

0.8

2,000

0.4

1,500

Before
After

40%
35%

時

30%

0.0

時

時
1,000

11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

接客エリア滞在時間割合

混雑度で正規化した追加注文数

移動距離[m]National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

結果１．客席エリア滞在時間

No.
1
2
3

改善行動 76
客席エリア滞在時間の向上
他のエリアへの移動の低減
各自の持ち場を守る

客席エリア滞在時間（分）

2012年
1月～2月

BeforeAfter

接客係の客席エリア滞在時間の平均値

n=99, M=37.4, SD=14.2, Mdn=41.4
n=94, M=36.4, SD=15.0, Mdn=42.4
時刻

いずれの区間でも有意差なし。

2011年のQC活動が定着？
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

No.
1
2
3

結果２．顧客1人あたりの移動距離**

顧客1人当たりの移動距離（m）

*

***
***

改善行動 77
客席エリア滞在時間の向上
他のエリアへの移動の低減
各自の持ち場を守る

時刻 * p < .05, ** p < .01, *** p < .001
改善前
改善後

n=64, M=103.7, SD=60.2, Mdn=88.8
n=90, M=61.1, SD=32.1, Mdn=56.7

改善後、全ての時間帯に有意な減少が見られた。
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

78

担当エリアの注文受注に関する指標
Office room
Kitchen

持ち場守備率＝橙／青
持ち場専念率＝橙／赤

PantryDinning Area

B1
B2
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

結果３．持ち場守備率と専念率

No.
1
2
3

改善行動 79
客席エリア滞在時間の向上
他のエリアへの移動の低減
各自の持ち場を守る*
持ち場専念率

D=.31, p=.012(Kolmogorov-Smirnov検定)
5%水準で有意差あり．
BeforeAfter

持ち場守備率* p < .05

n=53, M=.61, SD=.37, Mdn=0.61
n=51, M=.75, SD=.24, Mdn=0.82

D=.26, p=.067
有意ではないが、改善後はばらつきが小さくなっている。
BeforeAftern=49, M=0.66, SD=0.24, Mdn=0.63
n=51, M=0.62, SD=0.18, Mdn=0.61
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

持ち場守備率＝橙／青

持ち場業務守備率・比率から見た従業員の熟練度合（仮説）IV. ベテラン型（余裕型）
自分の持ち場を守れていて，
尚且つ，他のエリアのカバーもできている状態．

80

III. きっちり型
自分の持ち場の注文はもれなく取るが，他のエリアの注文までは積極的に取りに行かな
い，もしくは行けない状態．

individual skill
I. 目的意識欠如型
持ち場の注文を取れておらず，尚且つ，持ち場以外の注文ばかり取っている状態．
持ち場を守るという目的を共有できていない状態

II. 手一杯型
持ち場の注文をもれなく取ろうと努力はしているが，実際には処理オーバーになっている状態

持ち場専念率＝橙／赤National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

81

改善前

持ち場専念率National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

82

改善後
ベテラン型が手一杯型をサポートしなくてはいけない
状況が減った自分の持ち場を守るようになった
持ち場専念率• 客席エリア滞在時間：維持（2011年のＱＣ（接客時間を増やそう）が定着！）• 移動距離：減少！
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

持ち場守備率＝橙／青

持ち場業務守備率・比率から見た従業員の熟練度合（仮説）IV. ベテラン型（余裕型）
自分の持ち場を守れていて，尚且つ，他のエリアのカバーもできている状態．

83

III. きっちり型
自分の持ち場の注文はもれなく取るが，他のエリアの注文までは積極的に取りに行かない，
もしくは行けない状態．

individual skill
I. 目的意識欠如型
持ち場の注文を取れておらず，尚且つ，持ち場以外の注文ばかり取っている状
態．持ち場を守るという目的を共有できていない状態

Teamwork
performance

II. 手一杯型
持ち場の注文をもれなく取ろうと努力はしているが，実際には処理オーバーになっ
ている状態

専念率

持ち場専念率＝橙／赤National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

84

スーパーコートでの実証実験• スーパーコート平野（施設型）、南花屋敷（集合住宅型）の２施
設での従業員（ヘルパ、看護婦、ケアマネ等）の行動を計測• 計測日程– 2010年１月９～１６日：平野– 2010年１月１８～２４日：南花屋敷

装着型環境センサ

ＰＤＲセンサモジュール

スーパーコート平野
４階建て ５６室
延床面積：１８６４.６３㎡

２階のセンサ配置
アクティブRFIDタグ（計74個）

ビデオカメラ（計5台）

設置型環境センサ（計10台）

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

85

従業員（ヘルパ）の夜勤時の動線の可視化（1時間ずつ計7時間分）
時間経過：赤黄緑水青

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

86

従業員（介護リーダ）の夜勤時の動線の可視化（1時間ずつ計7時間分）
時間経過：赤黄緑水青

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

87

時系列チャートの表示例1（1人日分のデータ）
9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

時刻

フロア
エリア
SO
発話量
1F

フロア
エリア

発話量

4F

廊下

食堂

風呂・脱衣所

レク
少

3F

介護居室

移動系

SO

2F

食事系
看護系

スタッフルーム
トイレ

排泄
情報共有
多

清潔系
記録作成

事務所
階段・EV
コミュ
休憩

（協力：スーパーコート平野）
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88

時系列チャートの表示例2（同日複数人のSO）
9

10

11

12

13

14

15

16

17

時刻

A
B
休憩
入浴介助
大

排泄介助

誘導・
移動介助

シーツ交換・
清掃、洗濯

環境整備
小

疲労度
※介護ヘルパーへの聞き取り調査で各SOの疲労度を設定

 Aは疲労度の高いSOをあまり行っていないが、十分な休憩がとれていない
 Bは疲労度の高いSOに多くの時間を費やしているが、まとまった休憩がとれている（協力：スーパーコート平野）
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時系列チャートとレーダーチャート
A

エリア
発話

B

エリア
発話

89

A : リーダー： 入居者のバイタル測定と記録業務が主な作業（特に記録業務）
B : フリー ： 比較的動き回る作業
歩数
100
80

 歩数、フロア移動回数、発話回数、エリアごとの滞在時間を算出し、レーダーチャートで表示（協力：スーパーコート平野）

60
スタッフエリア40

フロア移動回数

20
0

RA
SB

介護居室

発話回数
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物流倉庫での改善案検討
可視光通信とWMSにより倉庫内スタッフの動線を把握し、「倉庫業務の見える化と効率化」に関して検討。シミュレーションも。
改善案の例：棚割り、大通りの配置、ゾーン制導入等
既設の照明器具台数の約半数（２２８台）を可視光通信用ＬＥＤ照明に
取り替え

従業員の
動線

ピッキング位置の
分布

カートの
動線

トラスコ中山プラネット神戸物流センター、パナソニック、フレームワークス、産総研のコラボレーション事例

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91

計測対象倉庫
計測場所
計測期間
計測対象者
•

•

国内物流倉庫A（約2,700㎡）
2014年4月17日～6月13日（土日祝日除く）
17名（社員4名、パートタイマー13名）

ピッキング作業フロア– 54m × 50m（25m × 2）
– 中央に資材搬出用エレベータ– フロアをA～Dの4つのエリアに区分– 各エリアの棚に商品が格納されている

D

A

物流倉庫Aの特徴：

C

B– 取扱い商品種類数が多い（商品点数：76,000）– フロア内の通路には広い通路（大通り）と狭い通路が存在する。従業員同士の行き違いができなくなるため、狭い通路にはカートを侵入させない

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屋内位置情報測位システムを設置し、スタッフ（台車）の作業動線の見える化と、傾向分析の基礎データの自動収集
可視光通信用照明機器（ＬＵＭＩＣＯＤＥ対応※）
受信機を付けたスタッフ（台車）が、倉庫内をピッキングしている最中に、自動的に位置情報を取得する。

ＩＤ発信機付
可視光通信

受信機

台車

スタッフ

ピッキング作業の作業動線を把握

倉庫管理システム（ＷＭＳ）のＨＴでのピッキング実績
情報と上記位置情報を組合せて動線分析を行う。
※LUMICODEはパナソニックの商品名です92
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93

可視光通信測位とピッキングデータのフュージョンによる従業員の動線計測（5名分）

ピッキングデータのみ•••

ピッキングの結果のみ
動線のジャンプが目立つ
ピッキングデータだけでは動線の分析は困難•••

可視光データのみ

可視光＋ピッキングデータ

ピッキングの過程を計測
ピッキングデータのみと比べ、動線のジャンプが減少
誤差や欠落がある••

ピッキングのみと比べ、通路に沿った移動が増加
可視光の誤差や欠落の影
響を削減できている※2014年4月18日9時～22時（従業員3,4,5,8,9）
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94

考察とシミュレーションに向けて• 従業員の1 オーダあたりの作業時間と移動
距離を減らす要素の抽出– 棚の配置の変更– 大通りのレイアウト変更– ゾーン制...

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95• ゾーン制の導入

考察（続き）– 移動距離を削減するために飲食店などで多く採用– オペレーション案：••••

ＡＢＣＤの各エリアに担当者を貼り付け
担当エリアのみで複数案件を並行してピッキング
中央で各エリアでピックアップしたものを合わせて出荷現場の混乱の原因に？

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改善活動の改善
行動
計測

分析
可視化

現状把握
As-Is

カイゼン

96
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改善活動の改善
行動
計測

分析
可視化

現状把握
As-Is

カイゼン
カイゼンA
カイゼンB
シミュレーション

改善案提示
改善案事前評価

カイゼンC

To-Be

97
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従業員作業モデルの構築に向けた状態遷移図
withカート
移動

ピッキング

98
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従業員作業モデルの構築に向けた状態遷移図
withカート

Withoutカート
単独移動

カートから
離れる

ピッキング

商品運搬

カートと移
動

ピッキング

カートに
戻る

積荷

99
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従業員作業モデルのパラメータ概要
パラメータ抽出期間：4月17日～23日

項目

結果

単独移動速度1.74 [m/s]1.37 [m/s]
17.4 [s]12.1 [s]カート移動速度
ピッキング時間
積荷時間

上段：速度 下段：作業時間

100
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実験：他期間データを用いたモデル性能評価•

シミュレーション期間：4月24日～30日

作業距離比較

実測距離

カート制約有り距離（15％補正）作業時間比較

実測時間

カート制約有り時間（15％補正）マン・ホイットニーのU検定
p ＝ .5969 ,n = 680 , * p < .05
p ＝ .0236 ,n = 680 , * p < .05
2群間に有意差はない
2群間に有意差がある
Mesured ：M = 454.9 ,SD = 327.7, Mdn = 392.3 Mesured ：M = 10.2 , ,SD = 8.9, Mdn = 7.992
Simulate ：M = 435.1 , SD =291.1, Mdn = 379.5 Simulate ：M = 10.28, ,SD = 7.1, Mdn = 8.596
101
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102

レポート
• 今日の講義に関して学んだこと、現状や今後の展開に関して思ったことなどを記述• A4相当で2頁以内。書式は自由。学籍番号
氏名を忘れずに記載• MS WORD、またはPDFで提出• 提出先：t.kurata@aist.go.jp• 単位取得の条件：各回のレポート提出（初回を除く全４回）。もちろん内容も重要。
• 締切：１週間後（10/30）。（遅れる場合は事前にメールで連絡すること）
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