日本オフィス学会誌 Journal of JOS Vol.12 No.2
Oct 2020 pp28-31
論説 Article

自宅テレワークにおける PC 作業の人間工学ガイドラインの提案
オフィス人間工学研究部会
Proposal of Ergonomic Guideline for PC Work in Home Telework
Ofﬁce Ergonomics Research Committee
三家 礼子（早稲田大学理工学研究センター）
Reiko MITSUYA

1. はじめに現在、日本は世界的パンデミックである新型コロナウィル
スの蔓延で、いまだに収束の気配がない状況である。もちろん、これは世界的傾向も同じである。それによって、オリンピック開催の延期や緊急事態宣言（Stay Home）、身近では東京緊急アラートが発令され、企業だけでなく、大学の学生、教員、事務関係ともに自粛を強いられた。現在は第 2 波を

図 1 収集した画像の一部

経験後、未だワクチン等のない状況下で、制約は多々ある。
従って、働く環境も一変して、組織による差はあるものの、

3. Google Cloud Vision による画像分析

自宅にて作業をする時間が多くなった。先のオリンピック開収集した画像を Google Cloud Vision3) を用いて言葉によ

催予定時も自宅テレワークが話題になっていた。そこに新型る画像の分析を行う。Google Cloud Vision について簡単にコロナの出現である。自宅での作業を余儀なくされた我々で述 べ る。 ま ず、Google Cloud Platform に つ い て 述 べ、 次あるが、良い点もある。新型コロナウィルスと共存していくに Google Cloud Vision について述べる。ここで、前者はためには、働き方も変えていくことが重要となる。会社・学Google 社が提供するパブリッククラウドサービスのことで校に行かずともオンラインによる可能性を大いに見出しつつある。特に最近は機械学習の人気もあり、エンジニアがアイある。そこで、我々は昨年の研究成果を踏まえ、自宅でのテデアに専念できるサービスとして使い勝手がよく、処理が高レワークに特化した働き方に関する人間工学ガイドラインを速、ビッグデータが扱え、複雑なコードは必要としないなど早急に作成することを目的に研究を進めた。すでにこれらにの利点がある。後者の Cloud Vision は Google が保有する何関するガイドライン1),2)を提唱している組織もある中、我々の提案が有用となることを期待して行った。

億もの画像を事前学習したモデルを利用可能であり、数百万のカテゴリーに画像を高速で分類できるものである。世界最高水準の画像分類器であり、客観性の高い分類が可能であり、2. 画像収集画像からその画像に写っている物体をラベル付けしたり、顔まず、昨年度の研究成果と同じ手順で行うことを前提に画の表情からその人の感情を推測したりできる。従って、すで像収集から行った。時間が限られていたが Google 画像検索に画像分析が容易に可能であるので、評価対象となる画像をにおいて、まずは「テレワーク著作権無」のキーワー投入するのみとなる。そこで、得られたテキストデータの結ドで収集した。また、他の研究部会（ユニバーサルデザイン果を画像ごとにまとめ、その後、各画像をクラスタリングで研究部会）からの協力もあり、全部で 75 枚にて解析をおこきるように行列変換するのみである。

自宅なうことができた。画像はなるべく内容に偏りがないように収集し、男女や人種も適当に選択して行った。
収集した画像の一部を図 1 に示す。

28

画像分析後、テキスト出力の結果の一例を図 2 に示す。

日本オフィス学会誌

Vol.12No.22020 年 10 月

skmeans 法を選択した。
各クラスターに割り当てられた画像を図 4 ～図 6 に示す。

図 2 画像分析後、テキスト出力一例
図 2 のような画像解析結果をすべての画像に対し行い、最終的にエクセルデータとして出力できるように計算ソフト Rにてコード化する 4)。使用した R は、R × 64 4.0.1 である。
エクセルデータの一部を図 3 に示す。

図 4 クラスター 1

図 5 クラスター 2
図 3 テキストデータの一例（図 2 の画像結果）
図 3 から分かるように、自動的に Google Cloud Vision の結果が、スコアとして数値表示されている。これを用いて、テキストと画像による頻度行列を作成する。行列はもちろん、テキストデータによるものであるので、画像によってはまったく出力されないテキストが多々存在する。それをスパース行列と呼ぶ。
4. クラスタリングによる画像分類
画像分析から作成されたスパース行列について、skmeans法によるクラスタリングを行う。クラスタリング数は Gap統計量に従い 3 クラスターとした。クラスタリングは作

図 6 クラスター 3成した行列がスパース行列なので、コサイン距離による
skmeans 法 5) を 用 い た。skmeans 法 に つ い て 簡 単 に 述 べ

以上のように Gap 統計量にて 3 つのクラスターに画像分る。一言でいうと、kmeans を超球上のデータに拡張したも類を行った。各クラスター内の画像数は偏りがなかった。まのである。つまり原点からの方向ごとにクラスターが出来るた、用意した画像のうち重複したものと認識できなかったもことになる。さらにテキストデータは高次元であり、データのがあり、計 73 枚でクラスタリングを行った。

数も膨大になる。計算量に対し、負荷をかけないためにも29

論説 自宅テレワークにおける PC 作業の人間工学ガイドラインの提案

5. 分類された画像評価

以上のようにクラスター名はクラスタリングによって分類分類された画像を評価するにあたって、昨年の研究同様にされた画像のラベリング結果で頻度の高いラベルを考慮し、以下の手順を踏むこととした。

姿勢と空間に着目して決めた。

①

分類に先立ち、何に着目するかを考察

5.3 各クラスターの画像評価②①の着目点によりクラスター名を作成

5.1 の着目点に従って全画像の評価行った。今回は、各ク

5.1 着目点ラスターにおいて 10 画像ランダムに選択し、それらを表 2

昨年度同様にテレワーク時の心身の負担に着目する。その～ 4 に示す。

要因として、姿勢、視環境、想定タスク、想定される作業時姿勢、視環境については、〇、△、☓の 3 種類のレベルで間の 4 項目とし、それらに対するコメント・アドバイスの評価した。タスク内容、作業時間については画像から想定さ計 5 項目を評価項目とした。

れるものとした。

5.2 クラスター名とラベリング

コメントは認定人間工学家と家具会社に属する研究部員

表 1 に各クラスター名とそのラベリング内容を示す。
表 1 クラスター名とラベリング

ら、ファシリティの専門家により既にある人間工学ガイドラ
イン 6) などを参考に評価した。
今後、新しく投入される画像は、上記クラスターのどれかに属するはずである。よって、各クラスターのコメントに従い、レコメンドは可能となる。
6. 人間工学ガイドラインの提案
新型コロナウィルスの蔓延により、自宅での作業を余儀なくされた人々が多数いる現在、働き方が劇的に変化しつつある。その中、自宅でのテレワークに特化して、今回、人間工学ガイドラインの提案をする。今まで行ってきた「モバイルワーク時代のオフィス環境に関する人間工学ガイドラインの提案にむけて」の一部となりうるガイドライン作成は有意義

表 2 クラスター 1 の画像評価

表 3 クラスター 2 の画像評価

表 4 クラスター 3 の画像評価30

日本オフィス学会誌であると考えている。従来のガイドラインの流れと今回行ったガイドラインの関連を図 7 にフローで示す。

Vol.12No.22020 年 10 月5)【R】スパースな行列をクラスタリングする
http://wankosato.hatenablog.com/entry/2017/03/26/192553
2019 年 7 月閲覧
6) 一般社団法人日本人間工学会 テレワークガイド委員会：「2010 年版 ノートパソコン利用の人間工学ガイドライン−パソコンを快適に利用するために−」https://www.ergonomics.jp/ofﬁcial/page-docs/product/guideline/
notePC-guideline-2010.pdf
2010 年 7 月閲覧

提出年月日2020 年 9 月 23 日

図 7 人間工学ガイドライン作成のためのフロー
図 7 では、向かって左が今まで行ってきた研究であり、今回の自宅テレワークはモバイルワークに含まれるものである。また、評価マトリックスはワークプレイスによって変化するものであり。クラスタリングの結果を用いて作成するものである。
今回の研究では、自宅テレワークの特徴として、三つのクラスターから 1．自宅でもオフィスのようにアップライト姿
勢で仕事をしている→椅子やデスクなどが改善のキーワー
ド、2．リラックス姿勢で、共用空間にて仕事をしている→
まずデスクの改善や集中スペースの確保、3．リラックス姿
勢かつリラックス空間にて仕事をしている→姿勢をはじめ、長時間でも仕事ができる環境に改善、などがあげられる。
以上を踏まえ、ここに自宅テレワークにおける PC 作業の人間工学ガイドラインの提案を行う。
参考文献
1)“タブレット・スマートフォンなどを用いて、在宅ワーク / 在宅学習を行う際に実践したい 7 つの人間工学ヒント”
https://www.ergonomics.jp/official/page-docs/product/
report/7tips_guideline_0623_Jp_ﬁnal.pdf
2020 年 7 月閲覧
2)“情報通信技術を利用した事業場外勤務の適切な導入及び実施のためのガイドライン”
https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-11200000Roudoukijunkyoku/3003011.pdf
2020 年 7 月閲覧
3) 吉川隼人：Google Cloud Platform ではじめる機械学習と深層学
習，リックテレコム ,2017.
4)“R から Google Cloud Vision API を使う”
https://dichika.hateblo.jp/entry/20160223/p1
2020 年 7 月閲覧31