中国地区

教育システム情報学会 2018年度学生研究発表会

慣性計測装置を用いた作業姿勢のスキル学習支援に関する研究
Study on Skill Learning Support of Work Postureusing Inertial Measurement Device
畠中 啓輔*1, 松原 行宏*1, 岡本 勝*1, 岩根 典之*1

Keisuke HATANAKA*1, Yukihiro MATSUBARA*1, Masaru OKAMOTO*1 and Noriyuki IWANE*1*1 広島市立大学大学院情報科学研究科*1Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University

Email: lhatanaka@lake.info.hiroshima-cu.ac.jp

あらまし：本稿では，慣性計測装置である Perception Neuron(PN)で計測した情報から作業者の姿勢を判別するシステムを構築した．作業者は PN を装着し，作業を行うことで作業姿勢の危険度を計測することができる．作業姿勢評価方法は OWAS 法を用い被検者の作業姿勢を判別した他，膝関節や腰関節の角度の変化を分析した．実験では被験者にベッドから車椅子への移乗介助を学習前と学習後に行ってもらい分析した結果，作業姿勢についての学習が可能であることを確認した.
キーワード：Perception Neuron，作業姿勢評価，OWAS，移乗介助

1.

はじめに

平成 29 年度の業務上疾病は 7844 件であり，腰痛による疾病が 63.9％を占め，そのうちの 31.5%を保健衛生業が占めた（1）．原因の 1 つとして，無理な姿勢での作業による疲労が挙げられ，作業姿勢の評価・改善が必要である（2）．腰痛等の労働災害を防止し，作業方法の改善を目的とした姿勢分析が行われてきた．分析方法の 1 つに腰部モーメントを用いた腰部負荷を評価する手法がある（3）．この手法を用い，かかえ上げ型による一人介助が熟練度や身長差によらず，腰部負担が小さくなることがわかった．
しかし，介助方法は，指導することが難しい技術の 1 つであり，指導内容は経験に頼っている部分が大きい．そこで車椅子移乗介助を指導するのに必要となる指導内容の抽出をするために動作分析を行い，看護師の腰痛を予防する具体的な方法を抽出した（4）．
本研究では，作業者の体の各部位の三次元座標を使用し，作業姿勢評価法として職場の作業姿勢による健康障害の検討に広く利用されている OWAS 法（5）を用いた作業姿勢分類システムを開発する．本シス
テムを用いることで計測結果から自動的に作業姿勢の分類が可能である．また，学習前と学習後の作業姿勢を比較し，学習効果について検証する．以下，提案システムの詳細を示し，検証実験結果を示す．

2.

計から構成される．本稿では全身に 17 箇所のセンサーを取り付け，モーションデータを取得した．モーションデータは，位置座標と回転角度から構成され，データの取得速度は 60fps である．PN，3DCG ソフトなどを用いて作業者の動作を計測したモーションデータから姿勢分類に必要な情報を取得する．全身の 17 箇所の三次元座標から姿勢分類に必要な位置情報と関節角度情報を算出する．図 2 に算出した情報の部位を示す．算出された値を姿勢分類部へ送る．
2.2 姿勢分類部
姿勢データ読み込み部から受け取ったデータを基に，OWAS 法を用いて姿勢分類を行う．OWAS 法は，背部・上肢・下肢・荷重の 4 項目から作業姿勢を分類・評価する方法である．分類・評価は，不快感の主観的評価・姿勢による影響・実用可能性を考慮して決定された．算出された位置情報・関節角度情報
姿勢判定部
姿勢データ読み込み部

姿勢分類部
姿勢評価部

OWAS 法

危険度

姿勢分類部

算出部

ユーザーインターフェース
図 1 システム構成図

システム構成本システムでは，姿勢データ読み込み部で作業者の各部位の三次元情報を読み込み，姿勢分類部でOWAS 法により作業姿勢の分類を行う．その分類に基づき，姿勢評価部で作業負荷を評価する．図 1 にシステム構成図を示し，以下に各部の詳細を述べる．

関節角度情報

背部
膝関節頭
左右肩左右肘2.1 姿勢データ読み込み部

左右手掌

本稿では，作業者のモーションデータを慣性計測装置である Perception Neuron（以下，PN と略記）で計測する．PN はジャイロスコープ，加速度計，磁力

左右足背図2189

関節位置情報算出した位置・関節角度情報の部位

中国地区

教育システム情報学会 2018年度学生研究発表会に基づき，腕と肩の位置関係や背部と下肢の曲がり具合を判断し，入力された姿勢を分類する．モーシ
ョンデータを分類した結果を姿勢評価部へ送る．
2.3 姿勢評価部
姿勢分類部の結果と持っている物の重さや力の大きさから OWAS 法より姿勢を評価する．OWAS 法では，姿勢の負担度と改善要求度を 4 段階で判定する．
以下に姿勢の負担度と改善要求度を示す．
1：この姿勢による筋骨格系負担は問題ない．改善は不要である．
2：この姿勢は筋骨格系に有害である．近いうちに改善すべきである．
3：この姿勢は筋骨格系に有害である．できるだけ早期に改善すべきである．
4：この姿勢は筋骨格系に非常に有害である．ただちに改善すべきである．

3.

検証実験

OWAS 法を用いて構築した作業姿勢評価システム
によって評価を行い，妥当性を確認する．OWAS 法によって分類される作業姿勢のうち 26 パターンのモーションデータを取得し，本システムと目視での姿勢分類を比較した．ただし，下肢の分類の歩くについては静止画で姿勢分類を行うと他の姿勢に分類されてしまうため除外した．また，移乗介助の経験のない 5 名の被験者にベッドから車椅子への移乗介助を行ってもらい，作業姿勢を分類・評価した．その後，学習をさせ，再び移乗介助を行ってもらい，同様に作業姿勢を判別・評価した．学習内容として
文献[4]で抽出された腰痛を予防する具体的な方法のうち，移乗介助を行ったことがない被験者でも理解できる簡単な方法を抜き出し，学習させた．
本システムでは姿勢分析結果が作業姿勢の負担評価の精度に大きな影響を及ぼすため，まず姿勢分類部の精度を検証した．26 パターン全ての姿勢でモーションデータを 1 フレーム取得し，本システムで姿勢を分類した．本システムと目視での姿勢を分類した結果の差はみられず，一致率は 100%となり，高い精度で姿勢分類がされていることが確認できた．
次に学習前と学習後に行った移乗介助のモーションデータを本システムを用いて分析した．分析に使用するモーションデータは 6fps で取得した．分析の結果，被験者 5 人中 3 人は改善の傾向がみられ，2人はみられなかった．改善の傾向がみられた 3 人のうち 1 人を例として図 3 に姿勢の負担度と改善要求度の推移を示す．
改善要求度が 1 は 18.4%から 2.7%，
2 は 23.7％%から 97.3%，3 は 52.6%から 0%，4 は5.3%から 0%に改善された．実験後に 3 つの問いと自由記述欄から構成されるアンケートを行った．アンケートは 1 がそう思う，5 が全く思わないの 5 段階評価である．問いの内容は Q1 は「学習前と比べて体の負担が軽くなったか」，Q2 は「学習前と比べて必要な力が少なくなったか」，Q3 は「学習前と比190危険度と改善要求度

4

学習前
学習後

32
101234567時間(秒)図 3 姿勢の負担度と改善要求度の推移

表 1 学習後のアンケート結果
質問番号Q1

Q2

Q3

回答の平均

2.0

1.6

1.4

べて安定感が増したか」である．アンケート結果を
表 1 に示す．改善がみられなかった 2 人のアンケー
トの自由記述欄には「資料を読んでもイマイチ理解しにくかった．
」や「学んだことが 1 回で完璧にできていなかったと感じた．
」と記述されていた．この 2人の体重と身長のうち 1 人は被介助者より体重は軽く身長はほぼ同じ，1 人は被介助者より重く身長が10cm 低かった．改善の傾向がみられた 3 人のうちに，ほぼ同様の条件の被介助者が存在することから学習効果が確認できなかった理由として身長や体重の関係は確認できず，うまく学習が行えてなかったことが OWAS 法による評価でわかった．

4.

おわりに(1)

厚生労働省：“業務上疾病発生状況等調査結果”
https://www.mhlw.go.jp/bunya/roudoukijun/anzeneisei11/dl/h29-10.pdf（参照 2019.2.4）
大久保裕子，小長谷百絵，小川廣一，守安貴彦，池畑弘，小野寺直樹：“介護労働に関するアンケート調査”，
人間工学特別号，Vol. 31, pp. 252-253（1995）
山崎信寿，山本真路，井上剛伸：“移乗介助動作の計測と腰部負担の評価”，バイオメカニズム，Vol. 16, pp.
195-205（2002）
杉本吉恵，塩川満久，綱島ひづる，青井聡美，森木ゆう子，高辻功一：“熟練看護師の車椅子移乗介助動作の分析”，広島県立保健福祉大学誌，Vol. 5, pp. 41-51（2005）
Karhu,O.，Kansi,P. and Kuorinka,I,:” Correcting Working
Postures in Industry: A Practical Method forAnalysis”,Appl Ergon,Vol. 8, pp. 199-201（1977）

OWAS 法による姿勢自動分類と負荷評価が可能な作業姿勢分析システムを構築した．高い分析精度を持ち，作業負荷が発生する姿勢を把握できることが確認できた．さらにベッドから車椅子への移乗介助を対象作業とし，学習効果を確認した．アンケートの自由記述欄により資料がわかりづらいということが確認されたので，今後はよりわかりやすい学習方法を検討し，姿勢分類結果に基づく姿勢改善案の自動提示手法について検討したい．
参考文献

(2)

(3)

(4)

(5)