特開 2024-123641 就業適否判定装置、就業適否判定システム、就業適否判定方法及び就業適否判定プログラム

(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】P2024123641

(43)【公開日】2024-09-12

(54)【発明の名称】就業適否判定装置、就業適否判定システム、就業適否判定方法及び就業適否判定プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/0639 20230101AFI20240905BHJP

   A61B 5/11 20060101ALI20240905BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/0639

A61B5/11 200

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023031231

(22)【出願日】2023-03-01

(71)【出願人】

【識別番号】000001432

【氏名又は名称】グローリー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100114306

【弁理士】

【氏名又は名称】中辻 史郎

(74)【代理人】

【識別番号】100148655

【弁理士】

【氏名又は名称】諏訪 淳一

(72)【発明者】

【氏名】上田 一貴

(72)【発明者】

【氏名】吉田 挙忠

(72)【発明者】

【氏名】山崎 元照

(72)【発明者】

【氏名】椴谷 晃平

【テーマコード（参考）】

4C038

5L010

5L049

【Ｆターム（参考）】

4C038VA04

4C038VB31

4C038VC09

4C038VC20

5L010AA06

5L049AA06

(57)【要約】

【課題】特定作業従事者が特定作業に就業できる状況であるか否かを事前に判定することが課題。
【解決手段】特定作業従事者が、携帯端末２０を身体に装着し、所定の複数のテスト運動を行い、携帯端末２０は、特定作業従事者が所定のテスト運動を行っている間、加速度・角速度データを取得する。そして携帯端末２０は、取得した加速度・角速度データを適否判定学習済モデル２４ｂに入力し、適否判定学習済モデル２４ｂの出力に基づいて就業適否を判定し、判定結果を操作表示部２１に表示するようにした。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

特定作業従事者による特定作業への就業適否を判定する就業適否判定装置であって、
前記特定作業従事者に携帯端末が装着された状態で、予め定められた所定のテスト運動が行われた場合に、前記携帯端末が備える加速度センサ及び角速度センサの出力値を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記加速度センサ及び角速度センサの出力値に基づいて、前記特定作業従事者による前記特定作業への就業適否を判定する判定手段と
を備えた就業適否判定装置。

【請求項2】

前記判定手段による判定結果を所定の表示部に表示制御する表示制御手段を備えた請求項１に記載の就業適否判定装置。

【請求項3】

前記判定手段により複数の特定作業従事者の就業適否が判定された場合に、就業不適と判定された特定作業従事者に係る情報及び就業不適理由を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された特定作業従事者に係る情報及び就業不適理由を所定の管理者端末に通知する通知手段と
を備えた請求項１に記載の就業適否判定装置。

【請求項4】

前記所定のテスト運動は、
前記特定作業従事者の身体能力及び運動能力に係る複数の項目を測定する運動である請求項１に記載の就業適否判定装置。

【請求項5】

前記判定手段は、
学習データとしての前記加速度センサ及び前記角速度センサの出力値と所定の判定基準とを用いて機械学習された学習済モデルに基づいて、前記特定作業従事者による前記特定作業への就業適否を判定する請求項１乃至４のいずれか一つに記載の就業適否判定装置。

【請求項6】

前記加速度センサに係る第１の基準値と前記角速度センサに係る第２の基準値とを記憶する記憶部をさらに備え、
前記判定手段は、
前記特定作業従事者についての前記加速度センサの出力値、又は、前記特定作業従事者についての前記角速度センサの出力値の少なくとも一方が各基準値に対して満たない場合は、前記特定作業に就業できないと判定する請求項１乃至４のいずれか一つに記載の就業適否判定装置。

【請求項7】

前記第１の基準値は、前記特定作業従事者の正常時の加速度値であり、前記第２の基準値は、前記特定作業従事者の正常時の角速度値である請求項６に記載の就業適否判定装置。

【請求項8】

特定作業従事者が所持する携帯端末と、前記特定作業従事者による特定作業への就業適否を判定する就業適否判定装置とを通信可能に接続した就業適否判定システムであって、
前記就業適否判定装置は、
前記特定作業従事者に前記携帯端末が装着された状態で、予め定められた所定のテスト運動が行われた場合に、前記携帯端末が備える加速度センサ及び角速度センサの出力値を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記加速度センサ及び角速度センサの出力値に基づいて、前記特定作業従事者による前記特定作業への就業適否を判定する判定手段と
を備えた就業適否判定システム。

【請求項9】

特定作業従事者による特定作業への就業適否を判定する就業適否判定装置における就業適否判定方法であって、
前記特定作業従事者に携帯端末が装着された状態で、予め定められた所定のテスト運動が行われた場合に、前記携帯端末が備える加速度センサ及び角速度センサの出力値を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記加速度センサ及び角速度センサの出力値に基づいて、前記特定作業従事者による前記特定作業への就業適否を判定する判定工程と
を含む就業適否判定方法。

【請求項10】

特定作業従事者による特定作業への就業適否を判定する就業適否判定装置において実行される就業適否判定プログラムであって、
前記特定作業従事者に携帯端末が装着された状態で、予め定められた所定のテスト運動が行われた場合に、前記携帯端末が備える加速度センサ及び角速度センサの出力値を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記加速度センサ及び角速度センサの出力値に基づいて、前記特定作業従事者による前記特定作業への就業適否を判定する判定手順と
をコンピュータに実行させる就業適否判定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、作業者が特定作業に就業できる状況であるか否かを事前に判定することができる就業適否判定装置、就業適否判定システム、就業適否判定方法及び就業適否判定プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、重量物の設置、建設現場の作業、警備などの各種の特定作業を作業者が行う場合に、この作業者は特定作業が可能な身体状況でなければならない。このため、作業者の身体状況を測定する技術が知られており、例えば特許文献１には、撮影ボックスに体力検査手段を設け、この体力検査手段によって腕の動きや足の動きを測定し、体力検査データを会員証の発行条件に含め、発行条件に適さない者の会員証の剥奪又はその者への会員証の発行を拒否できるようにした技術が開示されている。

【0003】

ところが、かかる特許文献１のものは、撮影ボックスという設備が必要なため、適用できる状況に大きく制限を受ける。このため、ウェアラブル端末又はモバイルデバイスを用いて作業者の作業状態を推定する技術が知られている。例えば特許文献２には、工場の敷地内等のワークエリアにおいて作業を行う作業者に装着されるウェアラブル端末又はモバイルデバイスにおいて、加速度センサによって計測された作業者に生じる加速度に基づいて、作業者の作業状態を推定する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０００－３１８３５９号公報

【特許文献2】特開２０１９－１９７５６５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、上記特許文献２のものは、予め定められた範囲内において作業を行う作業者の状態をリアルタイムで推定するものであり、事前に作業者が特定作業を行える身体状況にあるか否かを判定するものではない。このため、この特許文献１を用いたとしても、作業者の体調や体力が低下しており特定作業に就業できる状態に無い場合であっても、作業者に特定作業をさせ、その結果として重大な事故を招く可能性が考えられる。

【0006】

本発明は、上記従来技術の問題点（課題）を解決するためになされたものであって、作業者が特定作業に就業できる状況であるか否かを事前に判定することができる就業適否判定装置、就業適否判定システム、就業適否判定方法及び就業適否判定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】

【0007】

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、特定作業従事者による特定作業への就業適否を判定する就業適否判定装置であって、前記特定作業従事者に携帯端末が装着された状態で、予め定められた所定のテスト運動が行われた場合に、前記携帯端末が備える加速度センサ及び角速度センサの出力値を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記加速度センサ及び角速度センサの出力値に基づいて、前記特定作業従事者による前記特定作業への就業適否を判定する判定手段とを備えた。

【0008】

また、本発明は、上記発明において、前記判定手段による判定結果を所定の表示部に表示制御する表示制御手段を備えた。

【0009】

また、本発明は、上記発明において、前記判定手段により複数の特定作業従事者の就業適否が判定された場合に、就業不適と判定された特定作業従事者に係る情報及び就業不適理由を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された特定作業従事者に係る情報及び就業不適理由を所定の管理者端末に通知する通知手段とを備えた。

【0010】

また、本発明は、上記発明において、前記所定のテスト運動は、前記特定作業従事者の身体能力及び運動能力に係る複数の項目を測定する運動である。

【0011】

また、本発明は、上記発明において、前記判定手段は、学習データとしての前記加速度センサ及び前記角速度センサの出力値と所定の判定基準とを用いて機械学習された学習済モデルに基づいて、前記特定作業従事者による前記特定作業への就業適否を判定する。

【0012】

また、本発明は、上記発明において、前記加速度センサに係る第１の基準値と前記角速度センサに係る第２の基準値とを記憶する記憶部をさらに備え、前記判定手段は、前記特定作業従事者についての前記加速度センサの出力値、又は、前記特定作業従事者についての前記角速度センサの出力値の少なくとも一方が各基準値に対して満たない場合は、前記特定作業に就業できないと判定する。

【0013】

また、本発明は、上記発明において、前記第１の基準値は、前記特定作業従事者の正常時の加速度値であり、前記第２の基準値は、前記特定作業従事者の正常時の角速度値である。

【0014】

また、本発明は、特定作業従事者が所持する携帯端末と、前記特定作業従事者による特定作業への就業適否を判定する就業適否判定装置とを通信可能に接続した就業適否判定システムであって、前記就業適否判定装置は、前記特定作業従事者に前記携帯端末が装着された状態で、予め定められた所定のテスト運動が行われた場合に、前記携帯端末が備える加速度センサ及び角速度センサの出力値を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記加速度センサ及び角速度センサの出力値に基づいて、前記特定作業従事者による前記特定作業への就業適否を判定する判定手段とを備えた。

【0015】

また、本発明は、特定作業従事者による特定作業への就業適否を判定する就業適否判定装置における就業適否判定方法であって、前記特定作業従事者に携帯端末が装着された状態で、予め定められた所定のテスト運動が行われた場合に、前記携帯端末が備える加速度センサ及び角速度センサの出力値を取得する取得工程と、前記取得工程により取得された前記加速度センサ及び角速度センサの出力値に基づいて、前記特定作業従事者による前記特定作業への就業適否を判定する判定工程とを含む。

【0016】

また、本発明は、特定作業従事者による特定作業への就業適否を判定する就業適否判定装置において実行される就業適否判定プログラムであって、前記特定作業従事者に携帯端末が装着された状態で、予め定められた所定のテスト運動が行われた場合に、前記携帯端末が備える加速度センサ及び角速度センサの出力値を取得する取得手順と、前記取得手順により取得された前記加速度センサ及び角速度センサの出力値に基づいて、前記特定作業従事者による前記特定作業への就業適否を判定する判定手順とをコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0017】

本発明によれば、作業者が特定作業に就業できる状況であるか否かを事前に判定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】図１は、本発明に係る就業適否判定装置の概要を示す図である。

【図2】図２は、本実施形態１に係る携帯端末の概要を示す図である。

【図3】図３は、図２に示した携帯端末の構成を示す機能ブロック図である。

【図4】図４は、学習済モデルの生成を説明するための説明図である。

【図5】図５は、図３に示した携帯端末の処理手順を示すフローチャートである。

【図6】図６は、図５に示したデータ取得処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図7】図７は、変形例１の概要を示す図である。

【図8】図８は、本実施形態２に係る就業適否判定システムの概要を示す図である。

【図9】図９は、本実施形態２に係る就業適否判定システムのシステム構成を示す図である。

【図10】図１０は、図９に示した携帯端末の構成を示す機能ブロック図である。

【図11】図１１は、図９に示した就業適否判定サーバの構成を示す機能ブロック図である。

【図12】図１２は、図９に示した就業適否判定システムの処理手順を示すシーケンスである。

【図13】図１３は、変形例２の概要を示す図である。

【図14】図１４は、変形例３の概要を示す図である。

【図15】図１５は、ハードウエア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

以下に、本発明に係る就業適否判定装置、就業適否判定システム、就業適否判定方法及び就業適否判定プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。

【0020】

図１は、本発明に係る就業適否判定装置の概念を示す図である。図１に示すように、警備員、建設現場作業者及び消防員などの特定作業を行う者（以下、「特定作業従事者」と言う）が特定作業を行うためには、特定作業への就業適否を判定することが望ましい。例えば、特定作業従事者の当日の体調が悪い場合には、特定作業を円滑に実施できず、トラブルを招く可能性があるためである。このため、本発明は、就業適否判定装置が、特定作業従事者による特定作業への就業適否を判定する。

【0021】

そして、特定作業従事者による特定作業の実施に先立って、該特定作業従事者に複数のテスト運動を行わせ、テスト運動に伴う加速度を加速度センサで取得し、テスト運動に伴う角速度を角速度センサで取得する。特定作業従事者が俊敏性、筋力、持久力、瞬発力、走力、跳力、投力、バランス力等をテストするテスト運動を行ったならば、このテスト運動の結果が加速度及び角速度に反映されるからである。そして、就業適否判定装置は、加速度センサ及び角速度センサの出力値に基づいて、特定作業従事者による特定作業への就業適否を判定する。

【0022】

上記一連の処理を行うことにより、特定作業従事者が特定作業を行うに足りる身体的な状態にあるか否かを判定し、特定作業に適さないと判定された場合には、他の特定作業従事者に特定作業をさせ、もってケガ又は事故などのトラブルを防止することができる。

【0023】

ここで、就業適否判定装置がスマートフォンである場合には、スマートフォンに実装された加速度センサ及び角速度センサを用いて加速度及び角速度を検知し、スマートフォン単体で就業適否を判定することになる。判定結果をスマートフォンの表示部に表示することもできる。

【0024】

また、就業適否判定装置がタブレット又はノートパソコンである場合には、スマートフォンに実装された加速度センサ及び角速度センサを用いて加速度及び角速度を検知し、検知データをスマートフォンからタブレット又はノートパソコンに送信し、タブレット又はノートパソコンにおいて就業適否を判定することになる。

【0025】

また、就業適否判定装置がサーバ装置又はクラウドである場合には、スマートフォンに実装された加速度センサ及び角速度センサを用いて加速度及び角速度を検知し、検知データをスマートフォンからサーバ装置又はクラウドに送信し、サーバ装置又はクラウドにおいて就業適否を判定することになる。

【0026】

なお、以下に示す実施形態１は、就業適否判定装置がスマートフォン（携帯端末）である場合について説明し、実施形態２は、就業適否判定装置がサーバ装置である場合について説明する。

【0027】

［実施形態１］
本実施形態１に係る携帯端末２０の概要について説明する。図２は、本実施形態１に係る携帯端末２０の概要を示す図である。ここで、携帯端末２０は、加速度センサ及び角速度センサを有する。携帯端末２０は、就業適否を判定するために所定のサーバ装置等より就業適否判定アプリがダウンロードされ、携帯端末２０にインストールされているものとする。

【0028】

携帯端末２０は、機械学習により生成した適否判定学習済モデルを用いて加速度及び角速度に基づいて就業適否を判定する。ここでは、機械学習としてＬｉｇｈｔＧＢＭ（登録商標）を用いるものとする。ＬｉｇｈｔＧＢＭ（登録商標）は、決定木アルゴリズムに基づいた勾配ブースティングの機械学習フレームワークである。なお、ニアレストネイバー法、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、ＸＧＢｏｏｓｔ、深層学習などを用いることもできる。

【0029】

具体的には、加速度及び角速度の学習用データと、該学習用データに対する正しい出力とを含む訓練データを用いて機械学習の訓練を行う。その結果得られた適否判定学習済モデルに対して特定作業従事者の複数のテスト運動を行った場合の加速度及び角速度のデータを適用することにより、就業適否の判定結果が得られる。なお、所定のサーバ装置において、かかる適否判定学習済モデルの生成が行われたならば、携帯端末２０が、あらかじめ適否判定学習済モデルをサーバ装置からダウンロードすることになる。

【0030】

特定作業従事者は、携帯端末２０を身体に装着し、所定のテスト運動を行う。そして、携帯端末２０は、特定作業従事者が所定のテスト運動を行っている間、加速度データ及び角速度データ（以下、「加速度・角速度データ」と言う）を取得する。

【0031】

携帯端末２０は、加速度・角速度データを学習済モデルに入力する。そして、携帯端末２０は、該学習済モデルからの出力に基づいて就業適否を判定し、その判定結果データを表示する。特定作業の管理者は、特定作業を開始する前に、特定作業従事者が特定作業を行うに足りる身体的な状態にあるか否かを確認することが可能であり、携帯端末２０の表示結果が特定作業の就業不適である場合には、他の特定作業従事者に特定作業をさせ、もってケガ又は事故などのトラブルを防止することができる。

【0032】

＜携帯端末２０の構成＞
次に、図２に示した携帯端末２０の構成について説明する。図３は、図２に示した携帯端末２０の構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、携帯端末２０は、操作表示部２１と、加速度センサ２２と、角速度センサ２３と、記憶部２４と、制御部２５とを有する。操作表示部２１は、タッチパネル式液晶ディスプレイ等の入力デバイスである。

【0033】

加速度センサ２２は、バネと重りが一体化したものに加速度が加わった時の位置変化を捉え外部からの力により取り付けた重りが移動することでその位置変化を測定する。変異の計測は、周波数の変化、静電容量の変化、ピエゾ効果による電気抵抗の変化等を利用する。角速度センサ２３は、コリオリ力を利用して物体の回転や向きの変化を角速度として検知し、電気信号で出力するセンサである。角速度センサには、機械式、光学式、振動式等がある。

【0034】

記憶部２４は、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等の記憶デバイスであり、加速度・角速度データ２４ａと、適否判定学習済モデル２４ｂとを記憶する。加速度・角速度データ２４ａは、特定作業従事者が所定のテスト運動を行った場合の加速度・角速度データである。

【0035】

適否判定学習済モデル２４ｂは、図示しないサーバ装置等からダウンロードされた学習済モデルである。図４に示すように、図示しないサーバ装置等において特定作業従事者の正常時のテスト運動の加速度・角速度データ及び就業適否判定基準に基づいて就業適否を判定するための機械学習を行う（Ｓ１）。この機械学習による訓練を行うことにより、就業適否を判定するための適否判定学習済モデルを生成する（Ｓ２）。そして、携帯端末２０は、該適否判定学習済モデル２４ｂをサーバ装置等からダウンロードし、インストールしている。

【0036】

制御部２５は、携帯端末２０の全体を制御する制御部であり、就業適否判定アプリ２６を有する。就業適否判定アプリ２６は、あらかじめサーバ装置等から携帯端末２０にダウンロードされ、インストールされている。就業適否判定アプリ２６は、データ取得処理部２６ａと、就業適否判定部２６ｂと表示処理部２６ｃとを有する。

【0037】

データ取得処理部２６ａは、制御部２５に接続されている加速度センサ２２から出力される加速度データ及び角速度センサ２３から出力される角速度データを取得し、加速度・角速度データ２４ａとして、記憶部２４に記憶する処理部である。

【0038】

就業適否判定部２６ｂは、記憶部２４から加速度・角速度データ２４ａを読出し、適否判定学習済モデル２４ｂに入力する。そして、適否判定学習済モデル２４ｂの出力に基づいて就業適否を判定する処理部である。表示処理部２６ｃは、就業適否判定部２６ｂの判定結果を操作表示部２１に表示制御する処理部である。

【0039】

＜携帯端末２０の処理手順＞
次に、携帯端末２０の処理手順について説明する。図５は、図３に示した携帯端末２０の処理手順を示すフローチャートである。図５に示すように、携帯端末２０は、加速度・角速度データを取得するためにデータ取得処理を行う（ステップＳ１０１）。そして、携帯端末２０は、加速度・角速度データを適否判定学習済モデル２４ｂに入力する（ステップＳ１０２）。その後、携帯端末２０は、適否判定学習済モデル２４ｂから出力データを取得する（ステップＳ１０３）。

【0040】

そして、携帯端末２０は、適否判定学習済モデル２４ｂの出力が適合か否かを判定する（ステップＳ１０４）。携帯端末２０は、出力が適合である場合は（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、就業適否を「適合」と判定し（ステップＳ１０５）、操作表示部２１に「適合」を表示制御し（ステップＳ１０６）、一連の処理を終了する。

【0041】

一方、携帯端末２０は、出力が適合でない場合は（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、就業適否を「不適合」と判定し（ステップＳ１０７）、操作表示部２１に「不適合」を表示制御し（ステップＳ１０８）、一連の処理を終了する。

【0042】

次に、データ取得処理部の処理手順について説明する。図６は、図５に示したデータ取得処理の処理手順を示すフローチャートである。図６に示すように、携帯端末２０は、重力や他のノイズを除去する（ステップＳ２０１）。そして、携帯端末２０は、加速度の強度が閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ２０２）。加速度の強度が閾値よりも大きくない場合は（ステップＳ２０２：Ｎｏ）、加速度の強度が閾値よりも大きくなるまで待機する。

【0043】

一方、携帯端末２０は、加速度の強度が閾値よりも大きくなったならば（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、加速度データを取得する（ステップＳ２０３）。その後、角速度データを取得する（ステップＳ２０４）。そして、携帯端末２０は、加速度の強度が閾値より小さいか否かを判定する（ステップＳ２０５）。加速度の強度が閾値よりも小さくない場合は（ステップＳ２０５：Ｎｏ）、ステップＳ２０３に移行する。

【0044】

一方、携帯端末２０は、加速度の強度が閾値より小さいならば（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、角速度の強度が閾値より小さいか否かを判定する（ステップＳ２０６）。角速度が閾値より小さくない場合は（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、ステップＳ２０３に移行する。一方、携帯端末２０は、角速度の強度が閾値より小さいならば（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、図５のステップＳ１０２に移行する。

【0045】

上述してきたように、本実施形態１では、特定作業従事者が、携帯端末２０を装着し、所定の複数のテスト運動を行い、携帯端末２０は、特定作業従事者が所定のテスト運動を行っている間、加速度・角速度データを取得する。そして携帯端末２０は、取得した加速度・角速度データを適否判定学習済モデル２４ｂに入力し、適否判定学習済モデル２４ｂの出力に基づいて就業適否を判定し、判定結果を操作表示部２１に表示するようにしたので、特定作業従事者が特定作業に就業できる状況であるか否かを事前に判定することができる。

【0046】

＜変形例１＞
ところで、上記実施形態１では、就業適否判定の判定結果を携帯端末２０の操作表示部２１に表示する場合について説明したが、変形例１では、判定結果を管理者端末５０に送信し、管理者端末５０に表示する場合について説明する。

【0047】

図７は、変形例１の概要を示す図である。図７に示すように、特定作業従事者Ａ、特定作業従事者Ｂ、特定作業従事者Ｃは、それぞれ携帯端末２０を身体に装着している。そして、各特定作業従事者は、所定のテスト運動を行い、携帯端末２０は、所定のテスト運動における加速度・角速度データに基づいて、就業適否判定を行い、就業適否判定の判定結果データを管理者端末５０に送信する。

【0048】

管理者端末５０は、各特定作業従事者からの判定結果データを受信し、各特定作業従事者の判定結果を表示する。ここでは、管理者端末５０における表示は、一例として特定作業従事者Ａ；適合、特定作業従事者Ｂ；適合、特定作業従事者Ｃ；不適合のように、複数の特定作業従事者の一覧表の形式の場合を表している。なお、管理者端末５０の表示形式として、就業適否の判定結果データが、「不適合」である特定作業従事者のみを表示させるようにしてもよい。

【0049】

［実施形態２］
ところで、上記実施形態１では、就業適否判定を携帯端末２０において行う場合について説明したが、実施形態２では、携帯端末３０から加速度・角速度データを就業適否判定サーバ４０に送信し、就業適否判定サーバ４０において、就業適否の判定を行う場合について説明する。なお、実施形態１と同様の部位については、同一の符号を付すこととして、その詳細な説明を省略する。

【0050】

＜就業適否判定システムの概要＞
図８は、本実施形態２に係る就業適否判定システムの概要を示す図である。図８に示すように、就業適否判定システムは、携帯端末３０と、就業適否判定サーバ４０を有する。携帯端末３０は、加速度センサ２２及び角速度センサ２３を有し、就業適否の判定を表示するための就業適否判定アプリがダウンロードされ、携帯端末３０にインストールさている。

【0051】

携帯端末３０は、後述する就業適否判定サーバ４０において就業適否を判定するため、特定作業従事者が複数の所定のテスト運動を行った場合の加速度・角速度データを取得し、加速度・角速度データを就業適否判定サーバ４０に送信する。そして、携帯端末３０は、就業適否判定サーバ４０において判定された就業適否の判定結果データを受信し、操作表示部２１に表示制御する。

【0052】

就業適否判定サーバ４０は、携帯端末３０から受信した加速度・角速度データを適否判定学習済モデル２４ｂに入力し、適否判定学習済モデル２４ｂの出力に基づいて就業適否の判定を行う。そして就業適否判定サーバ４０は、就業適否の判定結果データを携帯端末３０に送信する。

【0053】

なお、就業適否判定サーバ４０は、実施形態１と同様に機械学習により生成した適否判定学習済モデル２４ｂを用いており、機械学習として教師有り学習及決定木を利用したアルゴリズム（ＬｉｇｈｔＧＢＭ（登録商標））を採用している。

【0054】

特定作業従事者は、携帯端末３０を身体に装着し、所定のテスト運動を行う。そして、携帯端末３０は、特定作業従事者が所定のテスト運動を行っている間の加速度・角速度データを取得する。そして、携帯端末３０は、加速度・角速度データを就業適否判定サーバ４０に送信する。

【0055】

就業適否判定サーバ４０は、携帯端末３０から送信された加速度・角速度データを受信し、適否判定学習済モデル２４ｂに入力する。そして、就業適否判定サーバ４０は、適否判定学習済モデル２４ｂの出力に基づいて、特定作業従事者の就業適否を判定する。その後、就業適否判定サーバ４０は、就業適否の判定結果データを携帯端末３０に送信する。

【0056】

携帯端末３０は、就業適否判定サーバ４０から送信された判定結果データを受信し、判定結果を表示制御する。特定作業の管理者は、特定作業を開始する前に、特定作業従事者が特定作業を行うに足りる身体的な状態にあるか否かを確認することが可能であり、携帯端末３０の表示結果が特定作業の就業不適である場合には、他の特定作業従事者に特定作業をさせ、もってケガ又は事故などのトラブルを防止することができる。

【0057】

＜就業適否判定システムの構成＞
次に、就業適否判定システムのシステム構成について説明する。図９は、本実施形態２に係る就業適否判定システムのシステム構成を示す図である。図９に示すように、就業適否判定システムは、複数の携帯端末３０ａ、３０ｂ、３０ｃ（以下、「携帯端末３０」と総称する場合がある）と就業適否判定サーバ４０とがネットワークＮに接続される。

【0058】

携帯端末３０は、特定作業従事者が所定のテスト運動を行っている間の加速度・角速度データを取得し、就業適否判定サーバ４０に送信する。そして、就業適否判定サーバ４０からの就業適否の判定結果データを受信し、表示する。

【0059】

就業適否判定サーバ４０は、携帯端末３０から加速度・角速度データを受信し、加速度・角速度データを適否判定学習済モデル２４ｂに入力し、適否判定学習済モデル２４ｂの出力に基づいて就業適否の判定を行い、判定結果を判定結果データとして携帯端末３０に送信する装置である。

【0060】

＜携帯端末３０の構成＞
次に、図９に示した携帯端末３０の構成について説明する。図１０は、図９に示した携帯端末３０の構成を示す機能ブロック図である。図１０に示すように、携帯端末３０は、操作表示部２１と、加速度センサ２２と、角速度センサ２３と、通信Ｉ／Ｆ部３３と、記憶部３４と、制御部３５とを有する。

【0061】

通信Ｉ／Ｆ部３３は、就業適否判定サーバ４０と通信を行うためのインターフェース部で、通信方式として移動通信規格である第３世代移動通信方式、第４世代移動通信方式又は第５世代移動通信方式等による無線通信、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等による近距離無線通信などを行う。

【0062】

記憶部３４は、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等の記憶デバイスであり、加速度・角速度データ２４ａと、判定結果データ３４ａとを記憶する。判定結果データ３４ａは、後述する就業適否判定サーバ４０から送信された特定作業従事者の就業適否を判定した判定結果のデータである。

【0063】

制御部３５は、制御部３５は、携帯端末３０の全体を制御する制御部であり、就業適否判定アプリ３６を有する。就業適否判定アプリ３６は、あらかじめサーバ装置等から携帯端末３０にダウンロードされ、インストールされている。就業適否判定アプリ３６は、データ取得処理部２６ａと、データ送信処理部３６ａと、判定結果データ受信処理部３６ｂと、表示処理部２６ｃとを有する。

【0064】

データ送信処理部３６ａは、加速度センサ２２及び角速度センサ２３から取得した加速度・角速度データ２４ａを就業適否判定サーバ４０に送信する処理部である。具体的には、記憶部３４の加速度・角速度データ２４ａを読出し、通信Ｉ／Ｆ部３３を介して加速度・角速度データ２４ａを就業適否判定サーバ４０に送信する。

【0065】

判定結果データ受信処理部３６ｂは、就業適否判定サーバ４０で判定された特定作業従事者の判定結果データを通信Ｉ／Ｆ部３３を介して受信する処理部である。

【0066】

＜就業適否判定サーバ４０の構成＞
次に、図９に示した就業適否判定サーバ４０の構成について説明する。図１１は、図９に示した就業適否判定サーバ４０の構成を示す機能ブロック図である。図１１に示すように、就業適否判定サーバ４０は、表示部４１と、入力部４２と、通信Ｉ／Ｆ部４３と、記憶部４４と、制御部４５とを有する。表示部４１は、各種情報を表示する液晶ディスプレイなどの表示デバイスである。入力部４２は、マウスやキーボードなどの入力デバイスである。

【0067】

通信Ｉ／Ｆ部４３は、携帯端末３０と通信を行うためのインターフェース部で、通信方式として移動通信規格である第３世代移動通信方式、第４世代移動通信方式又は第５世代移動通信方式等による無線通信、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等による近距離無線通信などを行う。記憶部４４は、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等の記憶デバイスであり、適否判定学習済モデル２４ｂを記憶する。

【0068】

制御部４５は、就業適否判定サーバ４０の全体を制御する制御部であり、データ受信処理部４５ａと、就業適否判定部４５ｂと、判定結果データ送信処理部４５ｃとを有する。データ受信処理部４５ａは、携帯端末３０から送信される特定作業従事者が所定のテスト運動を行った場合に取得する加速度・角速度データ２４ａを通信Ｉ／Ｆ部４３を介して受信する処理部である。

【0069】

就業適否判定部４５ｂは、受信した加速度・角速度データ２４ａを適否判定学習済モデル２４ｂに入力し、適否判定学習済モデルの出力に基づいて、特定作業従事者の就業適否の判定を行う処理部である。判定結果データ送信処理部４５ｃは、就業適否判定部４５ｂの判定結果データを通信Ｉ／Ｆ部４３を介して携帯端末３０に送信する処理部である。

【0070】

＜就業適否判定システムの処理手順＞
次に、図９に示した就業適否判定システムの処理手順について説明する。図１２は、図９に示した就業適否判定システムの処理手順を示すシーケンスである。図１２に示すように、携帯端末３０は、データ取得処理を行う（ステップＳ３０１）。なお、データ取得処理については、図６のデータ取得処理の処理手順と同様であるため、その詳細な説明を省略する。

【0071】

その後、携帯端末３０は、加速度・角速度データを就業適否判定サーバ４０に送信する（ステップＳ３０２）。就業適否判定サーバ４０は、携帯端末３０から送信される加速度・角速度データを受信したか否かを判定する（ステップＳ３０３）。就業適否判定サーバ４０は、携帯端末３０から加速度・角速度データを受信していない場合は（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、加速度・角速度データを受信するまで待機する。

【0072】

一方、就業適否判定サーバ４０は、携帯端末３０から加速度・角速度データを受信したならば（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）、加速度・角速度データを適否判定学習済モデル２４ｂに入力する（ステップＳ３０４）。その後、就業適否判定サーバ４０は、適否判定学習済モデル２４ｂの出力データを取得し（ステップＳ３０５）、出力データが適合か否かを判定する（ステップＳ３０６）。就業適否判定サーバ４０は、適否判定学習済モデル２４ｂの出力データが適合であった場合は、就業適否を「適合」と判定し（ステップＳ３０７）、携帯端末３０に判定結果データを送信し（ステップＳ３０９）、一連の処理を終了する。

【0073】

一方、就業適否判定サーバ４０は、適否判定学習済モデル２４ｂの出力データが適合でない場合は（ステップＳ３０６：Ｎｏ）、就業適否を「不適合」と判定し（ステップＳ３０８）、携帯端末３０に判定結果データを送信し（ステップＳ３０９）、一連の処理を終了する。

【0074】

携帯端末３０は、就業適否判定サーバ４０から判定結果データを受信したか否かを判定する（ステップＳ３１０）。携帯端末３０は、判定結果データを受信していない場合は（ステップＳ３１０：Ｎｏ）、判定結果データを受信するまで待機する。

【0075】

一方、携帯端末３０は、判定結果データを受信したならば（ステップＳ３１０：Ｙｅｓ）、判定結果データを操作表示部２１に表示し（ステップＳ３１１）、一連の処理を終了する。

【0076】

上述してきたように、本実施形態２では、特定作業従事者が、携帯端末３０を装着し、所定のテスト運動を行い、携帯端末３０は、特定作業従事者が所定のテスト運動を行っている間、加速度・角速度データを取得する。そして携帯端末３０は、加速度・角速度データを就業適否判定サーバ４０に送信する。就業適否判定サーバ４０は、加速度・角速度データを受信したならば、加速度・角速度データを適否判定学習済モデル２４ｂに入力し、適否判定学習済モデル２４ｂの出力に基づいて就業適否を判定し、判定結果データを携帯端末３０に送信する。携帯端末３０は、判定結果データを受信したならば、操作表示部２１に表示するようにしたので、特定作業従事者が特定作業に就業できる状況であるか否かを事前に判定することができる。

【0077】

＜変形例２＞
ところで、上記実施形態２では、就業適否判定サーバ４０における就業適否判定の判定結果データを携帯端末３０に送信し、判定結果データを携帯端末３０の操作表示部２１に表示する場合について説明したが、変形例２では、就業適否判定サーバ４０における判定結果データを管理者端末５０に送信し、管理者端末５０に表示する場合について説明する。

【0078】

図１３は、変形例２の概要を示す図である。図１３に示すように、特定作業従事者Ａ、特定作業従事者Ｂ、特定作業従事者Ｃは、それぞれ携帯端末３０を身体に装着している。そして、各特定作業従事者は、所定のテスト運動を行い、携帯端末３０は、所定のテスト運動における加速度・角速度データを取得し、就業適否判定サーバ４０に送信する。

【0079】

就業適否判定サーバ４０は、携帯端末３０から受信した加速度・角速度データに基づいて就業適否の判定を行い、判定結果データを管理者端末５０に送信する。管理者端末５０は、判定結果データを受信したならば、判定結果データを表示する。ここでは、一例として、特定作業従事者Ａ；適合、特定作業従事者Ｂ；適合、特定作業従事者Ｃ；不適合のように、複数の特定作業従事者の判定結果を一覧表の形式で表示している。なお、管理者端末５０の表示形式として、就業適否の判定結果データが、「不適合」である特定作業従事者のみを表示させるようにしてもよい。

【0080】

＜変形例３＞
ところで、変形例２では、就業適否判定サーバ４０の判定結果を管理者端末５０に表示する場合について説明したが、変形例３では、就業適否判定が不適合であった場合に、不適合の理由を抽出し、管理者端末５０に表示する場合について説明する。

【0081】

図１４は、変形例３の概要を示す図である。図１４に示すように、特定作業従事者Ａ、特定作業従事者Ｂ、特定作業従事者Ｃは、それぞれ携帯端末３０を身体に装着している。そして、各特定作業従事者は、所定のテスト運動を行い、携帯端末３０は、所定のテスト運動における加速度・角速度データを取得し、就業適否判定サーバ６０に送信する。

【0082】

就業適否判定サーバ６０は、携帯端末３０から受信した加速度・角速度データに基づいて就業適否の判定を行うとともに、就業適否の判定が「不適合」であった場合には、就業不適理由抽出部５１において、就業不適である理由を抽出し、就業適否判定の判定結果データ及び就業不適理由データを管理者端末５０に送信する。管理者端末５０は、判定結果データ及び就業不適理由データを受信したならば、判定結果データ及び就業不適理由データを表示する。ここでは、一例として、特定作業従事者Ｃ；不適合、運動Ｘ；ＯＫ、運動Ｙ；ＯＫ、運動Ｚ；ＮＧのように、特定作業従事者の判定結果及びテスト運動の結果を一覧表の形式で表示している。

【0083】

＜ハードウエアとの関係＞
次に、本実施形態２に係る就業適否判定サーバ４０と、コンピュータの主たるハードウエア構成の対応関係について説明する。図１５は、ハードウエア構成の一例を示す図である。

【0084】

一般的に、コンピュータは、ＣＰＵ７１、ＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３及び不揮発性メモリ７４などがバス７５により接続された構成となる。不揮発性メモリ７４の代わりにハードディスク装置が設けられていてもよい。説明の便宜上、基本的なハードウエア構成のみを示している。

【0085】

ここで、ＲＯＭ７２又は不揮発性メモリ７４には、オペレーティングシステム（以下、単に「ＯＳ」と言う）の起動に必要となるプログラム等が記憶されており、ＣＰＵ７１は、電源投入時にＲＯＭ７２又は不揮発性メモリ７４からＯＳのプログラムをリードして実行する。

【0086】

一方、ＯＳ上で実行される各種のアプリケーションプログラムは、不揮発性メモリ７４に記憶されており、ＣＰＵ７１がＲＡＭ７３を主メモリとして利用しつつアプリケーションプログラムを実行することにより、アプリケーションに対応するプロセスが実行される。

【0087】

そして、本実施形態２に係る就業適否判定サーバ４０の就業適否判定プログラムについても、他のアプリケーションプログラムと同様に不揮発性メモリ７４等に記憶され、ＣＰＵ７１が、かかる就業適否判定プログラムをロードして実行することになる。本実施形態２に係る就業適否判定サーバ４０の場合には、図１１に示したデータ受信処理部４５ａと、就業適否判定部４５ｂと、判定結果データ送信処理部４５ｃとに対応するルーチンを含む就業適否判定プログラムが不揮発性メモリ７４等に記憶される。ＣＰＵ７１により就業適否判定プログラムがロード実行されることにより、データ受信処理部４５ａと、就業適否判定部４５ｂと、判定結果データ送信処理部４５ｃとに対応する就業適否判定プロセスが生成される。

【0088】

なお、上記の実施形態２では、管理者端末５０に就業適否の判定結果を表示する場合について説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、複数の特定作業従事者のうち、就業適否判定が「不適合」の特定作業従事者がいた場合に、管理者端末５０に、就業適否判定が「不適合」の特定作業従事者の代わりになる別の特定作業従事者の候補を表示させるようにしてもよい。

【0089】

また、上記の各実施形態では、就業適否の判定は、教師あり機械学習を用いた学習済モデルに基づいて行っているが、本発明は、これに限定されるものではなく、特定作業従事者が行う複数のテスト運動における加速度及び角速度において、特定作業従事者の正常時の加速度値及び角速度値を基準値として記憶し、特定作業の実施に先立って、特定作業従事者に複数のテスト運動を行わせ、テスト運動に伴う加速度を加速度センサで取得し、テスト運動に伴う角速度を角速度センサで取得し、加速度センサの出力値と角速度センサの出力値の少なくとも一方が、該基準値未満であった場合に、特定作業従事者は、特定作業に従事出来ないと判定してもよい。

【0090】

また、上記の各実施形態では、学習済モデルはあらかじめ作成してある場合について説明したが、特定作業従事者から取得した加速度・角速度データを、学習済モデルを生成するサーバ装置等に送信し、該サーバ装置において定期的（例えば１ヶ月に１回）に学習済モデルを更新することによって、判定の精度を向上させるようにしてもよい。

【0091】

上記の各実施形態で図示した各構成は機能概略的なものであり、必ずしも物理的に図示の構成をされていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

【産業上の利用可能性】

【0092】

本発明に係る就業適否判定装置、就業適否判定システム、就業適否判定方法及び就業適否判定プログラムは、特定作業従事者が特定作業に就業できる状況であるか否かを事前に判定する場合に適している。

【符号の説明】

【0093】

１０ センサ
２０、３０、３０ａ、３０ｂ、３０ｃ 携帯端末
２１ 操作表示部
２２ 加速度センサ
２３ 角速度センサ
２４ 記憶部
２４ａ 加速度・角速度データ
２４ｂ 適否判定学習済モデル
２５ 制御部
２６ 就業適否判定アプリ
２６ａ データ取得処理部
２６ｂ 就業適否判定部
２６ｃ 表示処理部
３３ 通信Ｉ／Ｆ部
３４ 記憶部
３４ａ 判定結果データ
３５ 制御部
３６ 就業適否判定アプリ
３６ａ データ送信処理部
３６ｂ 判定結果データ受信処理部
４０ 就業適否判定サーバ
４１ 表示部
４２ 入力部
４３ 通信Ｉ／Ｆ部
４４ 記憶部
４５ 制御部
４５ａ データ受信処理部
４５ｂ 就業適否判定部
４５ｃ 判定結果データ送信処理部
５０ 管理者端末
６０ 就業適否判定サーバ
６１ 就業不適理由抽出部
７１ ＣＰＵ
７２ ＲＯＭ
７３ ＲＡＭ
７４ 不揮発性メモリ
７５ バス

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】