特開 2021-163147 業務支援装置、業務支援方法、業務支援プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】特開2021-163147(P2021-163147A)

(43)【公開日】2021年10月11日

(54)【発明の名称】業務支援装置、業務支援方法、業務支援プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/06 20120101AFI20210913BHJP

【ＦＩ】

   G06Q10/06

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

【全頁数】18

(21)【出願番号】特願2020-63579(P2020-63579)

(22)【出願日】2020年3月31日

(71)【出願人】

【識別番号】519387988

【氏名又は名称】株式会社ＢＯＵＬＤＥＲ

(74)【代理人】

【識別番号】100134706

【弁理士】

【氏名又は名称】中山 俊彦

(72)【発明者】

【氏名】中村 圭宏

(72)【発明者】

【氏名】牟田 吉昌

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049AA06

(57)【要約】

【課題】組織における被管理者をより的確にサポートし、よって組織の業務を支援する業務支援装置、業務支援方法、業務支援プロフラムを提供する。
【解決手段】支援サーバ１５は、予測演算ユニット２２と、アラート情報発生部２３と、メッセージ処理ユニット２４とを備える。予測演算ユニット２２は、被管理者の業務ツールの利用情報を、被管理者の精神的な不良をきたすリスクを予測する予測モデルに適用して被管理者のメンタルスコアを求める。アラート情報発生部２３は、メンタルスコアが閾値を超えた場合に被管理者に関するアラート情報を発生する。メッセージ処理ユニット２４は、アラート情報に基づいて、アラート情報が発生した被管理者と、被管理者の利用情報に基づいて特定される関係者との少なくともいずれか一方に対してメッセージデータを送信する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

被管理者の業務ツールの利用情報を、前記被管理者の精神的な不良をきたすリスクを予測する予測モデルに適用して前記被管理者のメンタルスコアを求める予測演算ユニットと、
前記メンタルスコアが閾値を超えた場合に前記被管理者に関するアラート情報を発生するアラート情報発生部と、
前記アラート情報に基づいて、前記アラート情報が発生した前記被管理者と、前記被管理者の前記利用情報に基づいて特定される関係者との少なくともいずれか一方に対してメッセージデータを送信するメッセージ処理ユニットと
を備える業務支援装置。

【請求項2】

前記メッセージデータは、前記被管理者に関して問い合わせるアンケートデータである請求項１に記載の業務支援装置。

【請求項3】

前記アンケートデータに対する前記被管理者の回答情報を取得して前記関係者に送信する回答処理部
を備える請求項２に記載の業務支援装置。

【請求項4】

前記回答処理部は、前記回答情報を前記予測演算ユニットへ送信し、
前記予測演算ユニットは、取得した前記回答情報を学習する請求項３に記載の業務支援装置。

【請求項5】

前記メッセージ処理ユニットは、
複数のメッセージ要素がそれぞれ前記メンタルスコアに紐付けられて記憶されたメッセージ記憶部を有し、
前記アラート情報を取得した場合に、取得した前記アラート情報に含まれる前記メンタルスコアに紐付けられた前記メッセージ要素を前記メッセージ記憶部から取得して、前記メッセージデータを送信する請求項１ないし４のいずれか１項に記載の業務支援装置。

【請求項6】

前記予測演算ユニットは、互いに異なる種別の第１メンタルスコアと第２メンタルスコアとを求め、
前記アラート情報発生部は、前記第１メンタルスコアと前記第２メンタルスコアとのうち少なくともいずれか一方が前記閾値を超えた場合に、前記閾値を超えた前記少なくともいずれか一方に基づいて前記アラート情報を発生する請求項５に記載の業務支援装置。

【請求項7】

前記メッセージ記憶部には、前記複数のメッセージ要素のそれぞれが前記第１メンタルスコアの第１種別と前記第２メンタルスコアの第２種別とのいずれか一方に紐付けられて記憶されており、
前記メッセージ処理ユニットは、
前記第１メンタルスコアを含む前記アラート情報を取得した場合に、前記第１種別に紐付けられた前記メッセージ要素を前記メッセージ記憶部から取得し、前記メッセージデータを送信する請求項６記載の業務支援装置。

【請求項8】

前記アラート情報発生部は、前記アラート情報が発生した前記被管理者の前記メンタルスコアを前記関係者に送信する請求項１ないし７のいずれか１項に記載の業務支援装置。

【請求項9】

前記利用情報は、前記被管理者が前記業務ツールにおいて入力することにより取得されたテキストデータと、前記被管理者の前記業務ツールの利用ログとの少なくともいずれか一方を有する請求項１ないし８のいずれか１項に記載の業務支援装置。

【請求項10】

前記利用ログを時間毎に集計して前記関係者に送信する集計部
をさらに備える請求項９に記載の業務支援装置。

【請求項11】

被管理者の精神的な不良をきたすリスクを予測する予測モデルが構築されている予測演算ユニットにより、前記被管理者の業務ツールの利用情報を前記予測モデルに適用して前記被管理者のメンタルスコアを求める予測演算ステップと、
アラート情報を発生するアラート情報発生部により、前記メンタルスコアが閾値を超えた場合に前記被管理者に関するアラート情報を発生するアラート情報発生ステップと、
前記アラート情報に基づいてメッセージデータを送信するメッセージ処理ユニットにより、前記アラート情報が発生した前記被管理者と、前記被管理者の前記利用情報に基づいて特定される関係者との少なくともいずれか一方に対してメッセージデータを送信するメッセージ処理ステップと
を有する業務支援方法。

【請求項12】

被管理者の業務ツールの利用情報を、前記被管理者の精神的な不良をきたすリスクを予測する予測モデルに適用して前記被管理者のメンタルスコアを求め、
前記メンタルスコアが閾値を超えた場合に前記被管理者に関するアラート情報を発生し、
前記アラート情報に基づいて、前記アラート情報が発生した前記被管理者と、前記被管理者の前記利用情報に基づいて特定される関係者との少なくともいずれか一方に対してメッセージデータを送信する
処理をコンピュータに実行させる業務支援プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、業務支援装置、業務支援方法、業務支援プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年では、企業や団体等の組織において、その構成員の多くが電子メールやチャット、メッセンジャなどのコミュニケーションツールや、勤怠管理ツールやカレンダツール等、通信ネットワークを用いた業務ツールを用いている場合が多い。こうした業務ツールにおいては、利用した者のメンタル状態が、例えばチャットで使用される語彙や言い回しなどに現れる傾向がある。

【0003】

また、組織の構成員同士のコミュニケーションの状態が、組織の業務の進行や達成を左右することがある。また、通信ネットワークを利用したチャットには、チャットの主体たるユーザの感情が反映されている傾向があり、ユーザ間のチャットによるコミュニケーションを分析する技術が開示されている。

【0004】

例えば特許文献１には、コミュニケーションに関するスコアを含む分析結果を取得する分析部と、分析結果を出力する出力部とを備えるチャット分析装置が開示されている。分析部は、チャットのテキストとテキストの送信者のユーザ識別子と受信者のユーザ識別子とを含む複数のチャット情報と、チームのチーム識別子と、チームに属する２以上のユーザのユーザ識別子とを対応付けるチーム管理情報とを用いて、上記分析結果を取得する。分析部は、他者に与えた影響の大きさに関するスコアであるエンゲージメントスコアを、エンゲージメントスコア＝投稿インパクト数／全投稿数によって算出する。

【0005】

また、学習モデルを用いて、組織の構成員について特定の行動等を予測する技術もある。特許文献２は、社員の日々の出勤、退勤時間、休暇取得、出張などの状況を含む出勤簿データを機械学習して学習モデルを生成し、学習後の学習モデルを用いて、予測対象のある社員の出勤簿データから、当該社員が療養（休職）するかしないかを予測する学習装置を開示している。この学習装置は、生成部と学習部とを備え、生成部は、複数の項目を有し、カレンダーに対応した複数のレコードを有する時系列データから、カレンダー情報、および、上記の複数の項目それぞれを別次元としてテンソル化した、テンソルデータを生成する。学習部は、テンソルデータを入力テンソルデータとしてテンソル分解してニューラルネットワークに入力する学習モデルに対し、ニューラルネットワークの深層学習およびテンソル分解の方法の学習を行う。

【0006】

さらに、特許文献３には、ユーザのパフォーマンスを定期的に取得する調査部と、取得されたユーザのパフォーマンスの履歴に基づいて、パフォーマンスの向上度合を示すレジリエンス値を算出するレジリエンス値算出部と、レジリエンス値に対するユーザの状態の影響度合いを解析する解析処理部と、解析処理部による解析結果を表示する表示部とを備える情報表示装置が開示されている。調査部は、ユーザのパフォーマンスおよび状態を判定するための質問を表示し、質問に対するユーザによる回答の入力を受け付け、回答に基づいてパフォーマンスおよび状態を判定する。この情報処理装置は、ユーザの状態を示す情報に対応付けて、ユーザの状態に関するアドバイスを記憶するアドバイス記憶部をさらに備えており、表示部は、ユーザの状態に対応するアドバイスをアドバイス記憶部から読み出して、ユーザの状態に対応するアドバイスを表示する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0007】

【特許文献1】特許第６５５９８６１号公報

【特許文献2】特開２０１９−１９１７８３号公報

【特許文献3】特許第６６５１１５４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

しかしながら、特許文献１に記載される装置は、組織の構成員のエンゲージメントスコア以外のメンタル面については把握できない。また、特許文献２は、出勤簿データを機械学習した学習モデルを用いて、社員が療養（休職）するかしないかを予測しているにすぎない。そこで、組織の構成員、例えば組織の中でも管理されている立場にある被管理者を、より的確にサポートすることができる手法が望まれる。また、特許文献３は、ユーザのパフォーマンスの履歴に基づいた解析結果を基に、アドバイス等を表示するにすぎず、パフォーマンスよりもより短いサイクルで変動しやすく、また、周囲の環境等によって変動しやすいメンタルな側面は考慮されず、そのため被管理者を十分にサポートすることはできない。

【0009】

そこで、本発明は、組織における被管理者をより的確にサポートし、よって組織の業務を支援する業務支援装置、業務支援方法、業務支援プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本発明の業務支援装置は、予測演算ユニットと、アラート情報発生部と、メッセージ処理ユニットとを備える。予測演算ユニットは、被管理者の業務ツールの利用情報を、被管理者の精神的な不良をきたすリスクを予測する予測モデルに適用して被管理者のメンタルスコアを求める。アラート情報発生部は、メンタルスコアが閾値を超えた場合に被管理者に関するアラート情報を発生する。メッセージ処理ユニットは、アラート情報に基づいて、アラート情報が発生した被管理者と、被管理者の利用情報に基づいて特定される関係者との少なくともいずれか一方に対してメッセージデータを送信する。

【0011】

メッセージデータは、被管理者に関して問い合わせるアンケートデータであることが好ましい。

【0012】

アンケートデータに対する被管理者の回答情報を取得して関係者に送信する回答処理部を備えることが好ましい。回答処理部は、回答情報を予測演算ユニットへ送信し、予測演算ユニットは、取得した回答情報を学習することが好ましい。

【0013】

メッセージ処理ユニットは、複数のメッセージ要素がそれぞれメンタルスコアに紐付けられて記憶されたメッセージ記憶部を有し、アラート情報を取得した場合に、取得したアラート情報に含まれるメンタルスコアに紐付けられたメッセージ要素をメッセージ記憶部から取得して、メッセージデータを送信することが好ましい。

【0014】

予測演算ユニットは、互いに異なる種別の第１メンタルスコアと第２メンタルスコアとを求め、アラート情報発生部は、第１メンタルスコアと第２メンタルスコアとのうち少なくともいずれか一方が閾値を超えた場合に、閾値を超えた少なくともいずれか一方に基づいてアラート情報を発生することが好ましい。

【0015】

メッセージ記憶部には、複数のメッセージ要素のそれぞれが第１メンタルスコアの第１種別と第２メンタルスコアの第２種別とのいずれか一方に紐付けられて記憶されており、メッセージ処理ユニットは、第１メンタルスコアを含むアラート情報を取得した場合に、第１種別に紐付けられた前記メッセージ要素をメッセージ記憶部から取得し、メッセージデータを送信することが好ましい。

【0016】

アラート情報発生部は、アラート情報が発生した被管理者のメンタルスコアを関係者に送信することが好ましい。

【0017】

利用情報は、被管理者が業務ツールにおいて入力することにより取得されたテキストデータと、被管理者の業務ツールの利用ログとの少なくともいずれか一方を有することが好ましい。

【0018】

利用ログを時間毎に集計して管理者に送信する集計部をさらに備えることが好ましい。

【0019】

本発明の業務支援方法は、予測演算ステップと、アラート情報発生ステップと、メッセージ処理ステップとを有する。予測演算ステップは、被管理者の精神的な不良をきたすリスクを予測する予測モデルが構築されている予測演算ユニットにより、被管理者の業務ツールの利用情報を予測モデルに適用して被管理者のメンタルスコアを求める。アラート情報発生ステップは、アラート情報を発生するアラート情報発生部により、メンタルスコアが閾値を超えた場合に被管理者に関するアラート情報を発生する。メッセージ処理ステップは、アラート情報に基づいてメッセージデータを送信するメッセージ処理ユニットにより、アラート情報が発生した被管理者と、被管理者の利用情報に基づいて特定される関係者との少なくともいずれか一方に対してメッセージデータを送信する。

【0020】

本発明の業務支援プログラムは、被管理者の業務ツールの利用情報を、前記被管理者の精神的な不良をきたすリスクを予測する予測モデルに適用して前記被管理者のメンタルスコアを求め、前記メンタルスコアが閾値を超えた場合に前記被管理者に関するアラート情報を発生し、前記アラート情報に基づいて、前記アラート情報が発生した前記被管理者と、前記被管理者の前記利用情報に基づいて特定される関係者との少なくともいずれか一方に対してメッセージデータを送信する処理をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0021】

本発明によれば、組織の被管理者を、より的確にサポートし、よって、組織の業務を支援することができる。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】本発明の実施形態である業務支援サーバを用いたネットワーク構成の説明図である。

【図2】支援サーバの機能ブロック図である。

【図3】予測演算ユニットの機能ブロック図である。

【図4】支援サーバを用いた処理のシーケンス図である。

【図5】利用情報記憶部におけるテキストデータの記憶態様の一例である。

【図6】利用情報記憶部における利用ログの記憶態様の一例である。

【図7】被管理者とメンタルスコアとの関連付けの態様を示す一例である。

【図8】メッセージの例を示す説明図である。

【図9】管理者端末における第１画面の一例の概略図である。

【図10】管理者端末における第２画面の一例の概略図である。

【発明を実施するための形態】

【0023】

図１において、業務支援システム１１は、組織において管理される立場にある被管理者と被管理者を管理する立場にある管理者とを含む組織の業務を支援するためのものである。業務支援システム１１は、被管理者端末１３Ａ，１３Ｂ，１３Ｃ，・・・のそれぞれと、管理者端末１４Ａ，１４Ｂ，・・・のそれぞれと、支援サーバ１５とは、通信ネットワーク１８を介して互いに接続しており、これにより通信、すなわち情報（データ）の送受信ができるようになっている。なお、以下の説明においては、被管理者端末１３Ａ，１３Ｂ，１３Ｃ，・・・のそれぞれを区別しない場合には被管理者端末１３と記載し、管理者端末１４Ａ，１４Ｂ，・・・のそれぞれを区別しない場合には管理者端末１４と記載する。

【0024】

通信ネットワーク１８には、支援サーバ１５と異なる他のサーバが接続していてもよく、本例では業務ツールサーバ（以下、ツールサーバと称する）１９が接続している。これにより、業務支援システム１１を構成している被管理者端末１３、管理者端末１４、及び支援サーバ１５のそれぞれは、ツールサーバ１９と通信できるようになっている。

【0025】

通信ネットワーク１８には、被管理者端末１３及び管理者端末１４と異なる他の端末が接続していてもよい。例としては、支援サーバ１５を管理（設定、メンテナンス等を含む）する支援サーバ管理端末（図示無し）が挙げられる。ただし、被管理者端末１３と管理者端末１４とのいずれか一方を支援サーバ管理端末として用いてもよい。

【0026】

被管理者端末１３は被管理者が使用する端末であり、管理者端末１４は管理者が使用する端末である。被管理者は企業の従業員のように、管理者としての例えば上司により管理される者である。被管理者と管理者とは、特定の観点において相対的な管理関係にある者であり、組織の構造、業務毎等に応じて管理関係が変わってもよい。例えば組織の構造が複数の階層を有する階層構造である場合には、下位の階層の組織長は、当該組織の他の構成員を管理する管理者であるが、上位の階層の組織長との関係においては被管理者である。また、組織における例えば役職等が同じであり、階層組織においては管理と被管理との相対的な管理関係に無い第１構成員と第２構成員とが、特定の業務において一方が当該業務の責任者となって、他方を管理する管理者となる場合もある。

【0027】

被管理者端末１３及び管理者端末１４は、パーソナルコンピュータである。しかし被管理者端末１３及び管理者端末１４はパーソナルコンピュータに限られず、タブレット端末、スマートフォンなど公知のものを用いることができる。被管理者端末１３と管理者端末１４とは、入力部と、画像を表示する表示部とを備え、入力部は、例えば、キーボードや、タッチパネルディスプレイなどである。また、表示部は液晶ディスプレイなどであり、入力部としてタッチパネルディスプレイを用いた場合にはこれを表示部として用いてよい。

【0028】

被管理者端末１３と管理者端末１４とには、支援サーバ１５及びツールサーバ１９と送受信するための共通のアプリケーションソフトウェア（以下、単に「アプリ」と称する）がインストールされている。

【0029】

図１においては被管理者端末１３の数を３つとし、管理者端末１４の数を２つとして便宜上描いているが、被管理者端末１３及び管理者端末１４の各数はこの例に限られず、本例でも多数の被管理者端末１３と管理者端末１４とを用いている。

【0030】

ツールサーバ１９は、業務に用いられ、通信ネットワーク１８を介して情報を送受信することができる業務ツールの処理プログラムを記憶している。業務ツールは、数値化可能な例えばテキストデータ及び画像データとの少なくともいずれか一方の情報を送受信する。業務ツールとしては、例えばコミュニケーションツール、業務管理ツール、データ管理ツール、人事労務管理ツール等があり、これらのうちの複数のツール機能を併せもつものでもよい。

【0031】

コミュニケーションツールは、利用者の入力により取得したテキストデータを送受信する業務ツールの一例であり、テキストデータに加えてテキストデータ以外のデータ（例えば数値データや画像データ）を送受信できるものでもよい。

【0032】

業務管理ツールは、組織及び組織を構成する各人の業務を管理するためのデータを送受信する業務ツールであり、テキストデータと数値データと画像データとの少なくともいずれかひとつを送受信する。業務管理データとしては、例えばスケジュール管理ツール等がある。スケジュール管理ツールは、カレンダ機能、すなわち日時や、会議、行事、業務等の各予定、参加者等を管理する業務ツールである。なお、コミュニケーションツールと業務管理ツールとの両方の機能をもった業務ツールでもよい。データ管理ツールは、種々の形式のデータを取り出し可能に保存するものである。データ管理ツールは、例えば利用者間でデータを共有したり互いに送受するために用いられる。

【0033】

人事労務管理ツールは、組織の構成及び構造、組織に属する者のプロフィール（生年月日，年齢，組織に入った年，組織での所属部署，関連する業務，所属部署及び関連する業務における例えば上司などの管理者，勤怠情報等）等を管理するためのデータを送受信する業務ツールである。人事労務管理ツールも、テキストデータと数値データと画像データとの少なくともいずれかひとつを送受信する。

【0034】

業務ツールは、市販されているものでもよく、例えば、ｓｌａｃｋ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｔｅａｍｓ、Ｏｕｔｌｏｏｋ（登録商標）、特定の組織内で用いられるメール機能をもったメールツール、Ｇ Ｓｕｉｔｅ（登録商標）、ＧｉｔＨｕｂ、ＳｍａｒｔＨＲ（登録商標）等が挙げられる。また、複数の業務ツールを併用してもよい。複数の業務ツールを用いる場合には、ツールサーバ１９を複数の業務ツールのサーバ装置で構成してこれらを統括的に制御する制御部（図示無し）を介して通信ネットワークに接続させてもよいし、複数の業務ツールのサーバ装置の各々をツールサーバ１９として、それぞれを独立して通信ネットワークに接続させてもよい。

【0035】

ツールサーバ１９は、リアルタイムサーバとして機能し、被管理者端末１３と管理者端末１４とが通信する場合に、被管理者端末１３と管理者端末１４との間で通信される各種情報を送受信する。ツールサーバ１９は、さらに、複数の被管理者端末１３の間で通信される各種情報、及び、複数の管理者端末１４の間で通信される各種情報についても、同様に送受信する。送受信した情報は、利用情報として利用情報記憶部１９ａ（図２参照）に記憶する。利用情報は、テキストデータと利用ログとの少なくともいずれか一方を有することが好ましく、本例ではこれらの両方を利用情報として利用情報記憶部１９ａに記憶している。

【0036】

テキストデータは、被管理者が被管理者端末１３において入力することにより取得されたものである。なお、管理者が管理者端末１４において入力することにより取得されたテキストデータも利用情報として利用情報記憶部１９ａに記憶してもよい。利用ログとしては、ログイン情報（日時等）、アクション（送受信したテキストデータや画像データ及びこれらの種別等）、送信先の識別情報（送信先ＩＤ）、受信した受信情報の送信元の識別情報（送信元ＩＤ）、コメント（テキストデータや画像データの送受信）の回数、コメントのデータマイニング、リアクションタイム（受信から当該受信に対する応答としての送信までの時間、及び／または送信日時）等がある。

【0037】

支援サーバ１５は、被管理者及び管理者が関与する業務を支援する業務支援装置の一例である。支援サーバ１５は、被管理者端末１３と管理者端末１４との少なくともいずれか一方と、ツールサーバ１９とのそれぞれと各種情報の送受信を行う。この例では、被管理者端末１３と管理者端末１４との両方と、ツールサーバ１９とのそれぞれと各種情報の送受信を行っている。

【0038】

支援サーバ１５は、リアルタイムサーバとして機能し、被管理者端末１３と管理者端末１４とツールサーバ１９との少なくともいずれか２つの間、複数の被管理者端末１３間、複数の管理者端末１４間とのそれぞれで通信を行う場合に、これら各間で通信される各種情報を送受信する。

【0039】

ツールサーバ１９及び支援サーバ１５はコンピュータで構成されており、ハードディスクなどの記憶部（図示無し）に記憶された情報処理プログラムを実行することにより、後述の各部などとして機能する。

【0040】

例えば、被管理者の業務ツールの利用情報を、被管理者の精神的な不良をきたすリスクを予測する予測モデルに適用して被管理者のメンタルスコアを求める予測演算ステップと、メンタルスコアが閾値を超えた場合に被管理者に関するアラート情報を発生するアラート情報発生ステップと、アラート情報に基づいて、アラート情報が発生した被管理者と、被管理者の利用情報に基づいて特定される関係者との少なくともいずれか一方に対してメッセージデータを送信するメッセージ処理ステップとの処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム（業務支援プログラム）をコンピュータに実行させることで、コンピュータが支援サーバ１５として機能する。

【0041】

図２において、ツールサーバ１９は前述の利用情報記憶部１９ａを備える。ツールサーバ１９は、利用情報記憶部１９ａへの記憶に加えて、被管理者が被管理者端末１３から被管理者の識別情報（以下、被管理者ＩＤと称する）と被管理者が利用した業務ツールにおいて用いている識別情報（ユーザＩＤ）と利用情報とを取得した場合に、被管理者ＩＤと被管理者の利用情報とを紐付けて（関連付けて）、利用情報記憶部１９ａに記憶するとともに、支援サーバ１５に送信する。なお、各業務ツールにおいて利用者毎に識別情報が設定されている場合には、ツールサーバ１９は、その識別情報をユーザＩＤとしてさらに紐付けて記憶している。

【0042】

支援サーバ１５は、予測演算ユニット２２と、アラート情報発生部２３と、メッセージ処理ユニット２４とを備えており、さらに特定部２７を備えることが好ましく、本例でも特定部２７を備えている。

【0043】

管理者端末１４を使用する管理者は、被管理者端末１３を使用した被管理者が業務ツールを利用した利用情報に基づいて特定される関係者の一例である。特定部２７は、被管理者が利用した業務ツールの利用情報に基づいて、被管理者の関係者を特定する。特定部２７は、関係者を特定する基準値として、利用情報の種類毎に設定された閾値が記憶されている第１記憶部（図示無し）を有する。例えば、利用情報の種類を、特定のコミュニケーションツール（ｓｌａｃｋ等）におけるメッセージの過去の送受信回数とし、閾値を１００回として設定した場合には、これら送受信回数と閾値とが第１記憶部に記憶されている。また、利用情報の種類を、業務管理ツールでの会議での過去の同席回数とし、閾値を１０回として設定した場合には、これら同席回数と閾値とが同様に第１記憶部に記憶されている。また、利用情報の種類を、人事労務管理ツールで取得されている所属部署の上司とし、閾値として上司である場合を閾値１として、上司ではない場合を０（ゼロ）などの１未満の値としてもよい。これらの利用情報の種類と閾値とは、支援サーバ１５における初期設定として予め設定されていてもよいし、支援サーバ１５を管理する支援サーバ管理端末により設定したり、再設定してもよい。

【0044】

特定部２７は、ツールサーバ１９から、被管理者ＩＤを含む情報を取得した場合に、被管理者ＩＤの利用情報の種類毎にその閾値を第１記憶部から取得して、閾値と比較し、閾値を超えた者の識別番号を関係者の識別番号（関係者ＩＤ）として特定する。特定部２７は、被管理者ＩＤと特定した関係者ＩＤとを紐付けて、特定部２７に備えられた第２記憶部（図示無し）に記憶する。この例の特定部２７は、支援サーバ１５に設けてあるが、支援サーバ１５の代わりにツールサーバ１９に設けてもよい。

【0045】

予測演算ユニット２２は、被管理者の精神的な不良をきたすリスク（以下、メンタルリスクと称する）の程度を数値（点数）化したメンタルスコアを求めるためのものである。予測演算ユニット２２には、被管理者のメンタルリスクを予測する予測モデルが構築されている。予測演算ユニット２２は、ツールサーバ１９に接続するように構成されており、被管理者ＩＤに紐付けられた利用情報を利用情報記憶部１９ａから取得した場合に、利用情報を予測モデルに適用して被管理者のメンタルスコアを求め、アラート情報発生部２３に被管理者ＩＤとメンタルスコアとを出力する。なお、予測演算ユニット２２については別の図面を用いて後述する。

【0046】

予測演算ユニット２２は、互いに異なる種別の第１メンタルスコアと第２メンタルスコアとを求めることが好ましく、本例でもそのようにしている。互いに異なる種別とは、精神的な観点で異なる種類にわけられたものであり、例えば、ストレスを感じている程度であるストレススコア、組織に対する思い入れや愛着心の程度であるエンゲージメントスコア、幸福感の程度を示す幸福度スコアなどの種別がある。本例の予測演算ユニット２２は、第１メンタルスコアと第２メンタルスコアとに加えて、さらに種別が異なる第３メンタルスコアも求めている。このように、第１メンタルスコアと第２メンタルスコアに加えて、第３，第４，第５・・・というようにさらなる他の種別のメンタルスコアを求めてもよい。

【0047】

予測演算ユニット２２が、第１メンタルスコアと第２メンタルスコアとを、取得した利用情報および後述のアンケートの結果を機械学習により学習した予測モデルにより求めることができる。例えば、過去に業務ツールへのログイン時間が長く、ネガティブ（否定的、悲観的など）な語彙や単語等を高い頻度で入力した被管理者がおり、当該被管理者がアンケートに対して行った回答の内容によりストレスが高いと判定されていて、これらの情報を予測モデルが学習していたとする。この場合には、予測モデルは同様の利用情報を有する被管理者に対しても第１メンタルスコアとしてのストレススコアを高く出力する。また、過去にポジティブ（肯定的、前向きなど）な語彙や単語等を高い頻度で入力した被管理者のエンゲージメントがアンケートの結果により高いと判定されており、これらの情報を予測モデルが学習していたとする。この場合には、予測モデルは同様の利用情報を有する被管理者に対しても第１メンタルスコアとしてのエンゲージメントスコアを高く出力する。

【0048】

アラート情報発生部２３は、メンタルスコアが閾値を超えた場合に被管理者に関するアラート情報を発生する。本例のアラート情報発生部２３は、メンタルスコアについて設定された閾値を記憶するスコア閾値記憶部（図示無し）を備えている。アラート情報発生部２３は、被管理者ＩＤとメンタルスコアとを取得した場合に、スコア閾値記憶部から閾値を読み出して、取得したメンタルスコアと比較する。そして、メンタルスコアが閾値を超えた場合には、被管理者ＩＤと精神的な不良をきたすリスクが有ることを示すアラートと関係者ＩＤとを含む情報をアラート情報として、メッセージ処理ユニット２４に出力する。なお、アラート情報発生部２３は、被管理者ＩＤを取得した場合に、特定部２７の第２記憶部（図示無し）から被管理者ＩＤに紐付けられた関係者ＩＤを特定し、特定した関係者ＩＤ（この例では管理者ＩＤである）を取得する。なお、メンタルスコアの閾値は、支援サーバ１５における初期設定として予め設定されていてもよいし、支援サーバ１５を管理する支援サーバ管理端末により設定したり、再設定してもよい。

【0049】

予測演算ユニット２２が第１メンタルスコアと第２メンタルスコアとを求める場合には、アラート情報発生部２３は、第１メンタルスコアと第２メンタルスコアとのうち少なくともいずれか一方が閾値を超えた場合に、閾値を超えた少なくともいずれか一方に基づいてアラート情報を発生する。

【0050】

アラート情報発生部２３は、アラート情報が発生した被管理者のメンタルスコアを管理者に送信することが好ましく、本例でもそのようにしている。アラート情報発生部２３は、管理者へメールやコミュニケーションツール（例えばｓｌａｃｋ等）でアラート情報を送信してもよいが他の方法でもよい。例えば、アラート情報を、メッセージの送信先（被管理者と管理者との少なくともいずれか一方）がアクセスできる所定のデータ格納場所に格納し、メールやコミュニケーションツールにアラート情報の所在をＵＲＬ等で案内する手法でもよく、本例でもこの手法を用いている。

【0051】

メッセージ処理ユニット２４は、アラート情報を取得した場合に、取得したアラート情報に基づいて、アラート情報が発生した被管理者と、被管理者の利用情報に基づいて特定される関係者との少なくともいずれか一方に対してメッセージデータを送信する。アラート情報が発生した被管理者にメッセージデータを送信する場合には、アラート情報に含まれる被管理者ＩＤから送信先である被管理者を特定してメッセージデータを送信する。被管理者に送信するメッセージデータは、被管理者に対するメッセージを含む情報である。管理者にメッセージデータを送信する場合には、アラート情報に含まれる管理者ＩＤから送信先である管理者を特定してメッセージデータを送信する。管理者に送信する場合には、アラート情報に含まれる被管理者ＩＤから特定した被管理者に関するメッセージ、かつ、管理者に対するメッセージを含む情報をメッセージデータとして管理者に送信する。

【0052】

メッセージデータの送信は、メールやコミュニケーションツール（例えばｓｌａｃｋ等）で行ってもよいが他の方法でもよい。例えば、メッセージを、メッセージの送信先（被管理者と管理者との少なくともいずれか一方）がアクセスできる所定のデータ格納場所に格納し、メールやコミュニケーションツールにメッセージの所在をＵＲＬ等で案内する手法でもよく、本例でもこの手法を用いている。

【0053】

メッセージは、送信先に対して回答を求めるアンケート（問合せ）でもよいし、回答を求めない（回答を非要求とする）アドバイス（助言）でもよい。アンケートとしては、例えば、「睡眠・休養がとれていますか」、「プライベートで困っていることがありますか」等がある。アドバイスの例としては、「リラックスしてください」、「休日にゆっくり休養することがおすすめです」などが挙げられる。

【0054】

本例のメッセージ処理ユニット２４は、メッセージ記憶部２４ａと、作成部２４ｂとを備え、メッセージ記憶部２４ａには、メッセージを構成する複数のメッセージ要素がメンタルスコアに紐付けられて記憶されている。メッセージ要素は、メッセージを構成する単位であり、例えば「睡眠がとれていますか」、「休養がとれていますか」等である。メッセージ要素は、支援サーバ１５の初期設定として予め設定されてメッセージ記憶部２４ａに記憶されていてもよいし、支援サーバ１５を管理する支援サーバ管理端末により設定、あるいは再設定してメッセージ記憶部２４ａに記憶してもよい。

【0055】

作成部２４ｂは、アラート情報のメンタルスコアを取得した場合に、メッセージ記憶部２４ａから、取得したメンタルスコアに紐付けられたメッセージ単位を特定して読み出す。読み出したメッセージ単位がひとつの場合にはそのメッセージ単位をメッセージとして、出力する。本例では、読み出したメッセージ単位が複数である場合には、それら複数を組み合わせてひとつのメッセージとしている。例えば、「睡眠がとれていますか」と「休養がとれていますか」の２つのメッセージ単位が読み出された場合には、これらを組み合わせて「睡眠・休養がとれていますか」というひとつのメッセージにしている。ただし、読み出したメッセージ単位が複数である場合には、複数のメッセージ単位のそれぞれをメッセージとしてもよい。

【0056】

作成部２４ｂは、メッセージデータを被管理者に送信する場合には、アラート情報に含まれる被管理者ＩＤから被管理者を特定し、特定した被管理者を送信先にして出力する。管理者に送信する場合も同様に、アラート情報に含まれる管理者ＩＤから特定した管理者を送信先にして出力する。メッセージデータを、被管理者と管理者とのうちいずれに送信するか、または、両方に送信するかは、支援サーバ１５の初期設定として予め設定されていてもよいし、支援サーバ１５を管理する支援サーバ管理端末により設定、あるいは再設定してもよく、作成部２４ｂは設定された送信先に送信する。

【0057】

予測演算ユニット２２が第１メッセージスコアと第２メッセージスコアとを求めてアラート情報発生部２３がそれら各メッセージスコアに応じたアラート情報を発生する場合には、メッセージ記憶部２４ａには、複数のメッセージのそれぞれが第１メンタルスコアのメンタル種別（以下、第１種別と称する）と第２メンタルスコアのメンタル種別（以下、第２種別と称する）とのいずれか一方に紐付けられて記憶されていることが好ましく、本例でもそのようにしている。この場合、メッセージ処理ユニット２４の作成部２４ｂは、第１メンタルスコアを含むアラート情報を取得した場合に、第１種別に紐付けられたメッセージ要素をメッセージ記憶部から取得し、メッセージデータを送信する。

【0058】

メッセージ処理ユニット２４は、さらに回答処理部２４ｃを有することが好ましく、本例でもそのようにしている。回答処理部２４ｃは、メッセージがアンケートである場合のメッセージデータ（以下、アンケートデータと称する）に対して被管理者が回答した情報（以下、回答情報と称する）を取得し、管理者に送信する。回答情報は、被管理者ＩＤと被管理者の回答とを含んでいる。なお、メッセージ処理ユニット２４には取得したアラート情報を記憶する記憶部（図示無し）を設けておき、回答処理部２４ｃは、回答情報を取得した場合に、当該記憶部のアラート情報から、被管理者ＩＤに紐付けられた管理者ＩＤを特定することで、回答情報を管理者に送信している。ただし、管理者ＩＤの特定手法はこの例に限られない。例えば、回答処理部２４ｃは、回答情報を取得した場合に、特定部２７にアクセスして特定部２７の第２記憶部（図示無し）から被管理者ＩＤに紐付けられた管理者ＩＤを特定してもよい。なお、回答情報は、管理者に直接送信してもよいし、他の機能部を介して間接的に送信してもよい。本例では、他の機能部である後述の集計部２８を介して管理者へ送信している。

【0059】

回答情報の送信は、メールやコミュニケーションツール（例えばｓｌａｃｋ等）で行ってもよいが他の方法でもよい。例えば、回答処理部２４ｃが取得した回答情報を、メッセージの送信先である管理者がアクセスできる所定のデータ格納場所に格納し、回答処理部２４ｃが管理者に対するメールやコミュニケーションツールに回答情報の所在をＵＲＬ等で案内する手法でもよく、本例でもこの手法を用いている。

【0060】

回答処理部２４ｃは、取得した回答情報を、さらに予測演算ユニット２２へ送信することが好ましく、本例でもそのようにしている。この場合、予測演算ユニット２２は、取得した回答情報を学習する。

【0061】

支援サーバ１５は、さらに、利用ログを時間毎に集計して管理者に送信する集計部２８をさらに備えることが好ましく、本例でもそのようにしている。集計部２８は、予め設定されたタイミングで、利用情報記憶部１９ａにアクセスし、集計の対象期間に対応する所定の利用ログを取得して集計する。ただし、集計部２８は、予め設定されたタイミングの代わりに、管理者により管理者端末１４から送信される集計要求に応じて集計してもよい。集計部２８は、集計して求めた利用ログの集計結果を、管理者へ送信する。なお、本例の集計部２８は、前述のように被管理者端末１３から取得した回答情報を管理者へ送信する。

【0062】

図３において、予測演算ユニット２２は、自然言語処理部３１と数値解析部３３と予測演算部３５とを備える。自然言語処理部３１は、ツールサーバ１９からの被管理者ＩＤと管理者ＩＤと利用情報とを取得した場合に、利用情報に含まれる言語データを数値データに変換する変換処理を行い、数値解析部３３に出力する。言語データは、業務ツールの利用によって入力されたテキストデータや、会議の参加者名や開催日時のデータ等、利用ログの日時データ、送信先ＩＤ等である。数値解析部３３は、自然言語処理部３１から数値データを取得した場合に、数値データを解析して、予測演算部３５に構築された予測モデルに適用する演算用データとする。

【0063】

予測演算部３５は、演算用データを取得して、構築されている予測モデルに適用して、メンタルスコアを求める。予測モデルは、被管理者の過去の利用情報と、過去の回答情報とを学習させて構築されたものである。ツールサーバ１９からの被管理者の利用情報と、その後取得されるメッセージ処理ユニット２４からの回答情報とが予測モデルに適用されることにより、予測演算部３５は学習を繰り返し、これにより予測モデルの構築を繰り返す。予測演算部３５には、流通しているソフトウェアを用いることができ、市販されているソフトウェア、オープンソースソフトウェア（ＯＳＳ）でもよい。例えば、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ（Ｇｏｏｇｌｅ社が中心となって開発しているＯＳＳである）、ＰｙＴｏｒｃｈ（Ｆａｃｅｂｏｏｋ社が中心となって開発しているＯＳＳである）、Ｓｃｉｋｉｔ−ｌｅａｒｎ（コミュニティが中心となって開発しているＯＳＳである）等が挙げられる。

【0064】

上記構成の作用を説明する。被管理者が被管理者端末１３を用いて業務ツールを利用すると、ツールサーバ１９は、図４に示すように、被管理者のログイン時刻などの利用ログと入力部により入力したテキストデータ等を取得し、利用情報記憶部１９ａに記憶する。なお、業務ツール毎に前述のユーザＩＤがある場合には、利用情報がユーザＩＤと関連付けられて記憶されてもよい（図５，図６参照）。ツールサーバ１９は、また、被管理者ＩＤと被管理者の利用情報と管理者ＩＤとを予測演算ユニット２２へ送信する。ツールサーバ１９は、被管理者ＩＤに加えて、業務ツールでのユーザＩＤを予測演算ユニット２２へ送信してもよい。

【0065】

予測演算ユニット２２は、被管理者ＩＤと被管理者の利用情報と管理者ＩＤとを取得すると、学習によって構築された予測モデルに利用情報を適用し、メンタルスコアを被管理者ＩＤに対応させて求める（図７参照）。予測演算ユニット２２が業務ツールのユーザＩＤを取得した場合には、メンタルスコアをユーザＩＤに対応させて求めてもよい。求めたメンタルスコアは、被管理者ＩＤとともにアラート情報発生部２３に送られる。予測モデルに適用する利用情報が、被管理者の入力により取得されたテキストデータの場合には、テキストデータに反映されている被管理者のメンタル面が予測モデルに適用されるから、メンタルスコアの精度がよい。

【0066】

一例として、コミュニケーションツールで入力するテキストの末尾が「しました！」や「しました！！！」のように「！」となっている場合が多い被管理者は、これらのデータが予測モデルの構築の際の学習データとなっている。この予測モデルに対して、当該被管理者が、同じコミュニケーションツールでのテキストの入力において、末尾が「しました。」「しました・・・」などのように「。」や「・・・」である利用情報を適用した場合には、メンタルスコアが閾値に近づくように増加した値となり、場合によっては閾値を超えた値として求められる。また、利用ログとして例えば受信したテキストに対してレスポンスを送信するまでの時間が数秒である被管理者は、それらのデータが予測モデルの構築の際の学習データとなっている。この予測モデルに対して、当該被管理者が、レスポンスを送信するまでの時間が３時間あるいは１日である利用情報を適用した場合には、同様に、メンタルスコアが閾値に近づくように増加した値となり、場合によっては閾値を超えた値として求められる。

【0067】

アラート情報発生部２３は、予測演算ユニット２２から被管理者ＩＤとメンタルスコアとを受信すると、スコア閾値記憶部（図示無し）から読み出した閾値と取得したメンタルスコアとを比較する。取得したメンタルスコアが閾値を超えた場合には、アラート情報を、本例ではメッセージ処理ユニット２４と管理者端末１４とに送信する。管理者が管理者端末１４においてアラート情報を受信すると、被管理者について発生したメンタル状態のアラートが表示部に表示される。これにより、管理者は、被管理者のメンタル状態を把握することができるから、被管理者の業務態様や被管理者とのコミュニケーションの態様を検討して、被管理者をよりサポートすることができる。

【0068】

メッセージ処理ユニット２４が、管理者とアラート情報が発生した被管理者とのうち被管理者に、アンケートやアドバイス等のメッセージを含むメッセージデータを送信した場合には、メッセージデータを受信した被管理者はメンタルな側面でサポートされていることが感じられ、例えば安心感が得られたり孤立感が低減する等、メンタルな側面での支えが得られ、より的確なサポートとなる。その結果、被管理者はパフォーマンスが向上し、組織の業務がより円滑に進んだり、より効率的に進んだりする。このように、支援サーバ１５によって業務が支援される。

【0069】

メッセージ処理ユニット２４が、被管理者と管理者とのうち管理者にメッセージデータを送信した場合には、メッセージデータを受信した管理者は、アラート情報が発生した被管理者に関して、例えば業務の割当て量を見直したり、コミュニケーションをより多くとるなどの対応を図ることができ、被管理者に対するサポートが向上する。その結果、被管理者はパフォーマンスが向上し、組織の業務がより円滑に進んだり、より効率的に進んだりする。さらには、メッセージを受信した管理者は、管理者が管理する組織全体の業務態様を見直したり、当該組織の人間関係等に対してより注意して改善策を講じられる。その結果、組織の業務態様がより改善される。また、この構成によれば、問題を抱えている被管理者のみに対して効率的に対策が講じられる。

【0070】

本例では予測演算ユニット２２が互いに異なる複数の種類のメンタルスコアを求め、それらメンタルスコアのそれぞれについて、アラート情報発生部２３が閾値を超えたか否かを判定し、閾値を超えた種別のメンタルスコアに基づいてアラート情報を発生するから、被管理者のメンタルリスクがより精緻に把握され、被管理者のメンタル状態に応じたサポートが的確になされる。

【0071】

また、メッセージデータはアラート情報に基づいて送信され、すなわちメッセージデータのメッセージはアラート情報に基づいて作成されて送られる。例えば、アラート情報のメンタルスコアのレベルやその傾向などに応じて、メッセージが作成され（図８参照）て送られる。これによりメンタルリスクが所定のレベルにある被管理者がより確実にサポートされる。また、アラート情報は、予測演算ユニット２２に構築されている予測モデルに適用して求められたメンタルスコアを基に発生しているから、発生したアラート情報は高い確からしさ（確度）をもつ。さらに、メンタルスコアは、被管理者の利用情報であるテキストデータと利用ログとの少なくともいずれか一方を予測モデルに適用して求めたものであるから、アラート情報の確からしさは非常に高い。

【0072】

本例のメッセージ処理ユニット２４は、アラート情報発生部２３からのアラート情報に応答して、アラート情報に含まれるメンタルスコアに紐付けられたメッセージ要素をメッセージ記憶部２４ａから読み出し、メッセージを生成してメッセージデータを送信する。これにより、メッセージデータのメッセージは被管理者のメンタル状態により即したものとなるから、被管理者に対するサポートがより充実したものとなる。

【0073】

メッセージ処理ユニット２４の作成部２４ｂは、第１メンタルスコアを含むアラート情報に応答して、アラート情報の第１メンタルスコアの第１種別に紐付けられたメッセージ要素をメッセージ記憶部２４ａから取得する。取得したメッセージ要素がひとつである場合には、そのメッセージ要素をメッセージとしてアンケートデータ等のメッセージデータを作成して被管理者端末に送信する。取得したメッセージ要素が複数ある場合には、本例では前述のように複数のメッセージ要素を組み合わせてひとつのメッセージを作成し、メッセージデータを送信する。このように、メンタルスコアを複数の観点でそれぞれ求めてアラートが発生し、また、メッセージが作成されて送信されるから、被管理者に対するサポートがより的確なものとなる。

【0074】

メッセージ処理ユニット２４が被管理者にメッセージデータを送信し、そのメッセージデータが、被管理者に回答を要求するアンケートメッセージである場合には、被管理者は、メッセージに対する回答を入力して回答情報を送信する。メッセージ処理ユニット２４の回答処理部２４ｃは、被管理者が送信した回答情報を受信し、集計部２８を介して管理者へ送信する。管理者が管理者端末１４において回答情報を受信すると、回答が表示部の表示されて管理者は被管理者の回答を確認することができる。これにより、管理者は、被管理者のメンタル状態をより把握することができるから、被管理者の業務態様や被管理者とのコミュニケーションの態様を検討して、被管理者をよりサポートすることができる。

【0075】

被管理者からの回答情報は、予測演算ユニット２２へ送信されると、予測演算ユニットは、回答情報を自然言語処理部３１と数値解析部３３とで処理し、予測演算部３５の予測モデルに適用して学習する。これにより、予測演算ユニットは、予測モデルを再構築する。このように、予測演算ユニットが求めたメンタルスコアと、回答情報での回答とが関連付けられて学習されるから、予測モデルはより高度に精緻化された予測をするものになる。その結果、以降の被管理者のメンタルスコアは、より的確に求められる。

【0076】

また、集計部２８（図２参照）は、被管理者の利用ログを集計して管理者へ送信する。管理者は管理者端末１４により支援サーバ１５にアクセスすることにより、あるいはアクセスに加えて集計要求を送信することにより、管理者端末１４は集計部２８から被管理者の利用ログの集計結果を取得して表示部に表示する。これにより、管理者は被管理者の行動態様等を把握することができる。これにより、管理者は、被管理者に対してより的確なサポートを行うことができる。

【0077】

なお、管理者端末１４の表示部には、図９に示すように、被管理者としての従業員名と、従業員毎の各種データが表示される。表示される第１画像Ｇ１１は、管理者端末１４に設けた画像生成部（図示無し）より生成してもよいし、支援サーバ１５に設けた画像生成部（図示無し）で生成して、支援サーバ１５から管理者端末１４に、生成した画像データを送っても構わない。従業員毎の各種データとしては、図９に示す一例では、メンタルスコアと、業務関連指標データと、対人関係指標データとしている。このように、メンタルスコアが被管理者の一覧表示に表示されるから、管理者はメンタルスコアに問題有る被管理者を迅速に見つけられる。

【0078】

業務関連指標データは、業務に関連する指標のデータであり、例えば業務時間または業務負荷に関連する指標のデータである。業務関連指標データとしては、利用ログの集計結果としての業務ツール解析結果、アンケートに対する被管理者の回答結果が含まれている。また、対人関連指標データは、コミュニケーションまたは人間関係に関する指標のデータである。対人関連指標データとしては、業務ツール解析結果やアンケートに対する回答結果が含まれている。

【0079】

本例では、一覧表示された被管理者の中から特定のひとりの表示部分を選択することにより、図１０に示すように、選択された被管理者の詳細なデータを表示することができるように構成してある。また、図１０では図示を略してあるが、特定の一被管理者の詳細データを表示する被管理者詳細表示画面である第２画面Ｇ１２から、第１画面Ｇ１１（図９参照）に切り替える切替ボタンも表示されており、この切替ボタンを選択することにより、第１画面Ｇ１１に切り替わる。このように、被管理者の一覧表示画面である第１画面Ｇ１１と、特定の一被管理者の詳細データを表示する被管理者詳細表示画面である第２画面Ｇ１２とは切替可能となっているから、管理者は迅速に被管理者のメンタル状態を把握することができる。ただし、切替手法については本例に限定されず、他の切替手法でもよい。

【0080】

なお、図９及び図１０においては、メンタルスコアの表示を「良」の文字で示しており、これはメンタルスコアが閾値以下であり、良好であることを意味している。メンタルスコアが閾値を超えた場合には、良好ではないことを意味する文字が表示される。ただし、メンタルスコアの表示は、文字に限定されず、例えばマークや記号等の画像でもよい。また、管理者端末１４での表示態様、すなわち、表示する内容、表示する位置、表示する複数の内容の配置等は、本例に限定されず、適宜変えてもよい。また、第１画面Ｇ１１及び第２画面Ｇ１２は、表示部（ディスプレイ）の画面として説明したが、画面の少なくとも一部領域における表示画像であってもよい。

【符号の説明】

【0081】

１１ 業務支援システム
１３，１３Ａ，１３Ｂ，１３Ｃ 被管理者端末
１４，１４Ａ，１４Ｂ 管理者端末
１５ 支援サーバ
１８ 通信ネットワーク
１９ ツールサーバ
２２ 予測演算ユニット
２３ アラート情報発生部
２４ メッセージ処理ユニット
２４ａ メッセージ記憶部
２４ｂ 作成部
２４ｃ 回答処理部
２７ 特定部
２８ 集計部
３１ 自然言語処理部
３３ 数値解析部
３５ 予測演算部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】