第 20 回日本オフィス学会大会 20th JOS National Convention
日本オフィス学会研究部会発表 A Report of the Study Group for JOS National Convention

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向けてオフィス人間工学研究部会
Toward the Proposal of Ergonomic Guidelines for Office Environment in the Mobile Work Era
Office Ergonomics Research Group
株式会社ディー・エヌ・エー
大原記念労働科学研究所
早稲田大学 理工学研究所
春日 瑛
北島 洋樹
三家 礼子
Akira KASUGA
1.

Hiroki KITAJIMA

Reiko MITSUYA

背景
働き方改革が社会の主流である現在、2019 年の厚生労働省の定義によると「働き方改革」とは、働く人々が個々の事情

3.

Google Cloud Vision による画像分析に応じた多様で柔軟な働き方を、自分で選択できるようにす

収集した画像を Google Cloud Vision4)を用いて言葉によるるための改革とある 1)。確かに、働く人、時間、場所、使用機画像の分析を行う。Google Cloud Vision について簡単に述べ器など多種多様になってきている。働き過ぎを防いで健康をる。まず、Google Cloud Platform について述べ、次に Google守る措置をしたうえで、 自律的で創造的な働き方を目指そう

Cloud Vision について述べる。まず、前者は Google 社が提ということである。そこで、本研究部会では更新のあった供するパブリッククラウドサービスのことである。特に最近

VDT ガイドライン（情報機器作業における労働衛生管理のたは機械学習の人気もあり、エンジニアがアイデアに専念できめのガイドライン）2)、あるいはテレワークガイドライン 3)等るサービスとして使い勝手がよく、処理が高速、ビッグデーを参考にしつつ、健康を守ることに着目して人間工学的見地タが扱え、複雑なコードは必要としないなどの利点がある。

から新たなガイドラインを提唱することを研究の目的とした。

後者の Cloud Vision は Google が保有する何億もの画像を事アプローチの仕方は多々あるが、昨今注目されている AI を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駆使した手法を用いて働き方に関する環境、姿勢などの分析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を行い、その後、統計的手法（機械学習）による分類から得類器であり、客観性の高い分類が可能であり、画像からそのられた結果の評価を、人間工学専門家を含む研究部会員で検画像に写っている物体をラベル付けしたり、顔の表情からそ討する。の人の感情を推測したりできる。その他、ランドマークの検出、画像に写っているテキスト検出などができる。

2.

画像分析の一例を図 2 に示す。

画像データ収集
オフィス人間工学研究部会において、研究部員らがカタログ、ウェブサイトにて公開されている画像をモバイルワークに焦点をあて収集した。また汎用性の観点から、画像にあるヒトは日本人、外国人をともに収集の対象とした。この場合、モバイルワークとは広義でテレワークも含まれるものとなる。
収集画像の例を図 1 に示す。
図24.

画像分析一例（テキスト出力）

クラスタリングによる画像分類
前出の画像分析 3．の③で作成された行列で、kmeans 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 8 クラスターとし、kmeans は作成した行列がスパー
図1

収集画像一例

ス行列なので、コサイン距離による skmeans 法 5)を用いた。
各クラスターに割り当てられた画像を図 3～図 10 に示す。

Copyright © 2019 Japan Society For Office Studies All Rights Reserved.（不許複製・禁無断転載）

図3クラスター1

図4クラスター2

図5

図6

図8クラスター6

図9クラスター7

図 10

クラスター8クラスター3クラスター45.

分類された画像評価
4．で分類されたクラスター名の決定を以下の手順で行う。

図7クラスター5①

分類に先立ち、何に着目するかを考察②①の着目点により、クラスター名を作成③②のクラスター名上、不適切な画像を削除

5.1

着目点
モバイルワーク時の負担要因に着目する。その要因に、モバイル機器、物理環境、ワークステーション（什器）、文化、時間、作業内容などがあげられる。表 1 にパソコン作業時の負担要因と健康対策項目を示す。なお、表 1 にあげた要因・項目はモバイル機器、物理環境、ワークステーシ
ョンについてのものである。

Copyright © 2019 Japan Society For Office Studies All Rights Reserved.（不許複製・禁無断転載）

表1

パソコン作業時の負担要因と健康対策項目（高橋、1989 より作成）

6）

表 2 を参考に、新たな画像が得られたときに分類可能となると考えられる。そこで、新たな画像を追加して分類の結果を確認する。
6．新たな画像の分類
図 11 に新たな分類のための画像の例を示す。

図 11

新たな画像

今回は、表 1 の項目を考慮して、人間工学専門家 3 名を含む研究部会員で検討したクラスター名を 5.2 にまとめた。
5.2

クラスター名

分類は表 2 のマトリクスのどれに当たるかを研究部員に記述してもらった。記述例は図 12 のようになる。

クラスター1：極端な例（削除）クラスター2：足伸ばし姿勢
クラスター3：ノートパソコン姿勢
クラスター4：ガジェットなどを使用している姿勢・環境
クラスター5：レストラン、カフェなどの外光が影響する環境
クラスター6：コワーキング、ラウンジワーキング、ロフト
環境
クラスター7：ソファまたは立位作業での姿勢
クラスター8：窓ありの作業環境
5.3

画像分析に基づく姿勢・場所・環境のまとめ

図 12

新しい画像の分類記述例

以上の結果から、姿勢と環境により分類されることがわかった。ここで、姿勢は先に述べた機器や什器によりほぼ決ま

上図は左に画像があり、各画像に対し、環境と姿勢で分類る。姿勢については、オフィスにおける推奨姿勢は VDT ガイしている。下線は、記述する研究部員の中で一致しなかったドラインに基づいた姿勢に近づき、ほかに立位作業姿勢、ソ画像の内容を示している。この後の作業は、一致しなかった

ファでの PC 作業姿勢、PC ひざ載せ姿勢などがある。モバイ

画像内容であったモノを再度、Google Cloud Vision にて分析

ルワーク機器には、デスクトップ PC、ノート PC、タブレッを行い、出力したテキストで結果を判定することにした。

トなどがある。これらを取り囲む環境に屋内、屋外がある。

Google Cloud Vision の結果例を図 13 に示す。

参考までに、画像分類を基に、姿勢、場所、環境についてまとめると表 2 のようになる。
表2

画像分類における姿勢、環境

図 13

Google Cloud Vision による画像分類の結果例

上記の結果を見ると、Google Cloud Vision は、ここがアートギャラリーであることがわかっている。よって「外光影響Copyright © 2019 Japan Society For Office Studies All Rights Reserved.（不許複製・禁無断転載）

屋内（その他） PC 姿勢」となる。

なし

今回は新たな画像として 23 枚の画像データの分類を行っ2019 年 7 月閲覧
6)た。その結果、人手での分類の結果、23 枚中 6 枚が分類一致しなかったが、Cloud Vision を用いることでこれを客観的に正しい分類に補正することができた。

高橋誠: VDT 労働による作業負担の実態と対策,労働科学研究所維持会資料,No1188-1190,p15－16,1989.

7)青木和夫：ワーク・アーゴノミクス研究部会の活動について、日本人間工学会第 60 回大会、大会講演集（Web版）,S2F2-1,2019．

7．まとめ
カタログ、ウェブサイトにて公開されている画像についてモバイルワークの観点から画像収集を行い、数百万のカテゴリーから、オブジェクトや環境に関するテキストを出力し、分類した。その結果、ある程度、分類されたグループの意味を広義で姿勢、環境に分類できそうである。実際、新たな画像を収集して分類を試みた。その結果、姿勢、環境での分類で新たな環境が出現した。従って、画像分類における姿勢、環境のマトリクスを更新した。さらに分類者の違いで、多少分類が異なる場合がある。その際は、Google Cloud Vision にて再度、画像分析を行い、得られたテキストデータで分類を決定するという作業を行った。
以上の結果を踏まえて、分類名に不適切な画像もあり、今後、収集時に画像のラベルのための選択を行うか、分類された画像の削除を行うなど、何らかの作業が必要となる。さ
らに評価を行う際、提案するガイドラインにむけ、例えば劇的に変化をとげている機器の選定や環境の分類を最初に行う必要性もあることが示唆された。新たに情報機器作業における労働衛生管理のためのガイドラインも発出された今、人間工学的見地からの新たなガイドライン 7)が期待される。
参考文献：
1)

厚生労働省：「働き方改革」の実現に向けてhttps://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000148322.html
2019 年 7 月閲覧

2)

情報機器作業における労働衛生管理のためのガイドラインについて（令和元年 7 月 12 日基発 0712 第 3 号）
https://www.mhlw.go.jp/hourei/doc/tsuchi/T190718K00
20.pdf2019 年 7 月 19 日閲覧

3)

テレワークにおける適切な労働管理のためのガイドライン
https://www.mhlw.go.jp/content/000466673.pdf
2019 年 7 月閲覧

4)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.

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
Copyright © 2019 Japan Society For Office Studies All Rights Reserved.（不許複製・禁無断転載）