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特許7472644情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置

書誌要約請求の範囲詳細な説明課題実施例実施するための形態図面の説明

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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-04-15

(45)【発行日】2024-04-23

(54)【発明の名称】情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置

(51)【国際特許分類】

G06Q 10/0635 20230101AFI20240416BHJP

G16H 40/20 20180101ALI20240416BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/0635

G16H40/20

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2020084445

(22)【出願日】2020-05-13

(65)【公開番号】P2021179782

(43)【公開日】2021-11-18

【審査請求日】2023-02-09

(73)【特許権者】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100104190

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井昭徳

(72)【発明者】

【氏名】中山紗友梨

(72)【発明者】

【氏名】上村拓也

【審査官】牧裕子

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－０８１６３２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－０４９７６５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００４－１５７８４８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０２７３８８（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ１０／００－９９／００

Ｇ１６Ｈ４０／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たしたことを検出し、
複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を特定可能な第１の情報に基づいて、前記事象に対する指標値が前記条件を満たした時点に対応する時間帯における前記事象に関連する行動の量を取得し、
取得した前記時間帯における前記事象に関連する行動の量と、過去の時間帯における前記事象に関連する行動の量とを比較し、
前記指標値の種類と、前記関連する行動の種類と、前記関連する行動の量の変化パターンと、原因との組み合わせを管理するテーブルを参照することで、前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の前記事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

【請求項2】

前記取得する処理は、
前記第１の情報に基づいて、前記時間帯における前記事象に関連する複数の行動のそれぞれの量を取得し、
前記比較する処理は、
取得した前記時間帯における前記事象に関連する複数の行動のそれぞれの量と、前記過去の時間帯における前記事象に関連する複数の行動のそれぞれの量とを比較し、
前記特定する処理は、
前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の前記事象に関連する複数の行動のそれぞれの量の変化傾向を特定可能な前記第２の情報に基づいて、前記比較した結果に対応する原因を特定する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。

【請求項3】

前記時間帯における前記事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値を取得する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記比較する処理は、
前記時間帯における前記事象に関連する行動の量および前記事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値と、前記過去の時間帯における前記事象に関連する行動の量および前記事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値とを比較し、
前記特定する処理は、
前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の、前記事象に関連する複数の行動のそれぞれの量の変化傾向および前記事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値の変化傾向を特定可能な前記第２の情報に基づいて、前記比較した結果に対応する原因を特定する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理プログラム。

【請求項4】

前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の前記事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な、入力された情報に基づいて、前記第２の情報を更新する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【請求項5】

前記比較した結果、前記時間帯における前記事象に関連する行動の量と、前記過去の時間帯における前記事象に関連する行動の量との差分が閾値以下である場合、前記事象に関連する行動と、前記過去の時間帯に対する、前記時間帯における前記事象に関連する行動の量の変化傾向と、前記事象とを対応付けて出力し、
出力した結果、前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因を特定可能な、入力された情報に基づいて、前記第２の情報を更新する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【請求項6】

前記複数の時点のそれぞれで前記対象者が行った行動を時間軸に沿って表示し、
前記原因が、前記複数の時点のいずれかで前記対象者が行った行動であれば、表示した前記時間軸における、前記対象者と、前記原因となる行動と、前記事象に関連する行動との少なくともいずれかを、特定の表示態様で表示する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１～５のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【請求項7】

前記複数の時点のそれぞれで前記対象者が行った行動を時間軸に沿って表示し、
前記時間軸と共に、特定した前記原因を示すメッセージを表示する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１～６のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【請求項8】

複数の行動のそれぞれを識別する名称に基づいて、前記複数の行動をグループ化する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記取得する処理は、
前記第１の情報に基づいて、前記時間帯における前記事象に関連する行動を含むグループに属する１以上の行動のそれぞれの量に基づく統計量を取得し、
前記比較する処理は、
取得した前記統計量と、前記過去の時間帯における前記事象に関連する行動を含むグループに属する１以上の行動のそれぞれの量に基づく統計量とを比較し、
前記特定する処理は、
前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の前記事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する、ことを特徴とする請求項１～７のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【請求項9】

所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たしたことを検出し、
複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を特定可能な第１の情報に基づいて、前記事象に対する指標値が前記条件を満たした時点に対応する時間帯における前記事象に関連する行動の量を取得し、
取得した前記時間帯における前記事象に関連する行動の量と、過去の時間帯における前記事象に関連する行動の量とを比較し、
前記指標値の種類と、前記関連する行動の種類と、前記関連する行動の量の変化パターンと、原因との組み合わせを管理するテーブルを参照することで、前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の前記事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。

【請求項10】

所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たしたことを検出し、
複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を特定可能な第１の情報に基づいて、前記事象に対する指標値が前記条件を満たした時点に対応する時間帯における前記事象に関連する行動の量を取得し、
取得した前記時間帯における前記事象に関連する行動の量と、過去の時間帯における前記事象に関連する行動の量とを比較し、
前記指標値の種類と、前記関連する行動の種類と、前記関連する行動の量の変化パターンと、原因との組み合わせを管理するテーブルを参照することで、前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の前記事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、業務に問題が発生した場合、管理者は、従業員への聞き取り調査を実施し、または、従業員の行動を記録した業務ログを調査することにより、問題が発生した原因となった行動を把握し、今後同一の問題が発生しないよう施策を実施しようとすることがある。

【0003】

先行技術としては、例えば、計測された看護師の歩数および傾斜角度に基づいて看護師の行動特徴ベクトルを作成し、アクシデントが発生したときの行動特徴ベクトルに基づいて、特定のアクシデントについての辞書データを作成するものがある。また、例えば、組織内の行動データやコミュニケーションデータに基づいて、組織の問題解決に必要な有益な行動因子で構成される分析モデルを生成する技術がある。また、例えば、主体または主体の所属する組織の外的要素から、特定の行動を行った行動主体または行動主体の所属する組織の行動外的要素に基づいた行動発生モデルに適合する行動要因を抽出する技術がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２００４－１５７６１４号公報

【文献】国際公開第２０１１／０５５６２８号

【文献】国際公開第２０１５／０３７４９９号

【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、従来技術では、問題が発生した原因となった行動を把握することは難しい。例えば、業務ログのデータ量が増加するほど、問題が発生した原因となった行動を把握する際に、管理者にかかる作業負担が増加することになる。

【0006】

１つの側面では、本発明は、問題が発生した原因を特定することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

１つの実施態様によれば、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たしたことを検出し、複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を特定可能な第１の情報に基づいて、前記事象に対する指標値が前記条件を満たした時点に対応する時間帯における前記事象に関連する行動の量を取得し、取得した前記時間帯における前記事象に関連する行動の量と、過去の時間帯における前記事象に関連する行動の量とを比較し、前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の前記事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置が提案される。

【発明の効果】

【0008】

一態様によれば、問題が発生した原因を特定することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例を示す説明図である。

【図2】図２は、情報処理システム２００の一例を示す説明図である。

【図3】図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図4】図４は、指標値管理テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図5】図５は、行動管理テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図6】図６は、指標値用閾値管理テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図7】図７は、条件管理テーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図8】図８は、グループ管理テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図9】図９は、類似度用閾値管理テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図10】図１０は、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００の記憶内容の一例を示す説明図（その１）である。

【図11】図１１は、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００の記憶内容の一例を示す説明図（その２）である。

【図12】図１２は、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００の記憶内容の一例を示す説明図（その３）である。

【図13】図１３は、探索幅管理テーブル１３００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図14】図１４は、関連行動量管理テーブル１４００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図15】図１５は、平時関連行動量管理テーブル１５００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図16】図１６は、マージン管理テーブル１６００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図17】図１７は、解析情報管理テーブル１７００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図18】図１８は、候補判定閾値管理テーブル１８００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図19】図１９は、候補管理テーブル１９００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図20】図２０は、管理者用端末２０３のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図21】図２１は、行動記録端末２０４のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図22】図２２は、状態検出装置２０５のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図23】図２３は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。

【図24】図２４は、情報処理装置１００の動作の一例を示す説明図（その１）である。

【図25】図２５は、情報処理装置１００の動作の一例を示す説明図（その２）である。

【図26】図２６は、情報処理装置１００の動作の一例を示す説明図（その３）である。

【図27】図２７は、表示させる画面の別の例を示す説明図である。

【図28】図２８は、行動をグループ化する一例を示す説明図である。

【図29】図２９は、第１の具体例における情報処理システム２００の構成例を示す説明図である。

【図30】図３０は、第１の具体例における情報処理装置１００の機能的構成の具体例を示す説明図である。

【図31】図３１は、情報処理装置１００の動作の第１の具体例を示す説明図（その１）である。

【図32】図３２は、情報処理装置１００の動作の第１の具体例を示す説明図（その２）である。

【図33】図３３は、第２の具体例における情報処理システム２００の構成例を示す説明図である。

【図34】図３４は、第２の具体例における情報処理装置１００の機能的構成の具体例を示す説明図である。

【図35】図３５は、情報処理装置１００の動作の第２の具体例を示す説明図である。

【図36】図３６は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に、図面を参照して、本発明にかかる情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置の実施の形態を詳細に説明する。

【0011】

（実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例を示す説明図である。情報処理装置１００は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を特定するためのコンピュータである。

【0012】

ここで、所定の事象は、監視する対象である。所定の事象は、例えば、業務に関わり、業務に問題が発生しているか否かを判断する基準として、状態を監視する対象である。指標値は、所定の事象に関わる特徴量である。指標値は、例えば、所定の事象に関わる事物の量、または、所定の事象に関わる事物を識別する値などである。所定の条件は、業務に問題が発生したと判断する条件である。

【0013】

従来、業務に問題が発生した場合、管理者は、従業員への聞き取り調査を実施し、または、従業員の行動を記録した業務ログを調査することにより、問題が発生した原因となった行動を把握し、今後同一の問題が発生しないよう施策を実施しようとすることがある。この際、一つの問題に対して、原因として考え得る行動が複数存在する場合があり、原因ごとに、どのような施策を実施すればよいかは異なるため、問題が発生した原因となった行動を把握することが望まれている。

【0014】

しかしながら、問題が発生した原因となった行動を把握することは難しい。例えば、業務ログのデータ量が増加するほど、問題が発生した原因となった行動を把握する際に、管理者にかかる作業負担、作業時間、および、精神負担などが増加することになる。

【0015】

これに対し、業務に問題が発生し得る特定の行動と共に現れる確率が比較的高い他の行動を特定可能にするモデルを用いて、特定の行動が現れずとも、特定の行動と共に現れる確率が比較的高い他の行動が現れた際にアラートを出力する手法が考えられる。

【0016】

この手法では、問題が発生した原因となった行動を把握可能にすることは難しい。例えば、この手法では、特定の行動と直接的な関係性を有する他の行動しか検出することができず、問題が発生した大元の原因となった行動を検出することができない場合がある。換言すれば、この手法では、問題が発生した直接的または表層的な理由を把握可能にしたとしても、問題が発生した間接的または潜在的な原因を把握可能にすることができない。このため、この手法では、管理者にかかる作業負担、作業時間、および、精神負担などを低減することはできない。

【0017】

具体的には、医療分野において、ナースコールに対する患者の待ち時間が、許容範囲を超えたという問題が発生した場合が考えられる。この場合、ナースセンターに待機する看護師がいなかったという表層的な理由を把握可能にする他に、急な患者搬送に対処するため作業補助を行ったため、ナースセンターに待機する看護師がいなかったという潜在的な原因を把握可能にすることが望まれる。これに対し、問題が発生した原因となった行動を把握可能にすることは難しい。

【0018】

そこで、本実施の形態では、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を特定することができる情報処理方法について説明する。

【0019】

図１において、情報処理装置１００は、第１の情報を記憶する。第１の情報は、対象者ごとに、複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を特定可能な情報である。対象者は、例えば、医療分野においては、看護師である。

【0020】

情報処理装置１００は、第２の情報を記憶する。第２の情報は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たす原因が発生していない場合に対する、当該原因が発生した場合の所定の事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な情報である。行動の量は、行動を行った対象者の数に関する統計量、行動を行った時間に関する統計量、または、行動を行った領域の大きさに関する統計量などである。

【0021】

所定の事象は、例えば、医療分野においては、ナースコールである。指標値は、例えば、医療分野においては、ナースコールに対する患者の待ち時間である。所定の条件は、例えば、医療分野においては、ナースコールに対する患者の待ち時間が閾値を超えたことである。所定の条件は、業務に問題が発生したと判断する条件である。変化傾向は、例えば、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たす原因が発生した場合に、当該原因が発生していない場合に比べて、所定の事象に関連する行動の量に増加傾向があるか、または、減少傾向があるかを示す。

【0022】

（１－１）情報処理装置１００は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たしたことを検出する。情報処理装置１００は、例えば、所定の事象に対する指標値を算出し、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たしたことを検出する。情報処理装置１００は、具体的には、ナースコールに対する患者の待ち時間を算出し、ナースコールに対する患者の待ち時間が閾値を超えたことを検出する。

【0023】

（１－２）情報処理装置１００は、第１の情報に基づいて、所定の事象に対する指標値が条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に関連する行動の量を取得する。時間帯は、例えば、所定の事象に対する指標値が条件を満たした時点を含む、所定の長さの時間幅である。所定の事象に関連する行動は、例えば、医療分野においては、ナースセンターに待機する行動である。情報処理装置１００は、例えば、第１の情報に基づいて、ナースコールに対する患者の待ち時間が閾値を超えた時点の前後５分ずつを含む１０分間における、ナースセンターに待機する行動を行った看護師の数を取得する。

【0024】

（１－３）情報処理装置１００は、取得した時間帯における所定の事象に関連する行動の量と、過去の時間帯における所定の事象に関連する行動の量とを比較する。過去の時間帯は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たしていない時間帯であり、業務に問題が発生していない時間帯である。過去の時間帯は、例えば、平時の時間帯である。過去の時間帯は、例えば、平時の１つの時点であってもよい。

【0025】

情報処理装置１００は、例えば、取得したナースセンターに待機する行動を行った看護師の数と、平時にナースセンターに待機する行動を行った看護師の数とを比較する。情報処理装置１００は、具体的には、ナースコールに対する患者の待ち時間が閾値を超えた場合に、平時に比べて、ナースセンターに待機する行動を行った看護師の数に増加傾向があるか否かを特定する。

【0026】

（１－４）情報処理装置１００は、第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する。情報処理装置１００は、例えば、第２の情報のうち、ナースコールに対する患者の待ち時間が閾値を超えた場合に、ナースセンターに待機する行動を行った看護師の数に増加傾向があることに対応付けられた原因を検索する。情報処理装置１００は、検索された原因を、今回ナースコールに対する患者の待ち時間が閾値を超えた原因として特定する。情報処理装置１００は、管理者が参照可能に、特定した原因を示す情報を出力する。

【0027】

これにより、情報処理装置１００は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を特定することができる。換言すれば、情報処理装置１００は、業務に問題が発生した原因を特定することができる。情報処理装置１００は、管理者が、特定した原因を示す情報を参照して、今後業務に同一の問題が発生しないよう、施策を実施し易くすることができる。そして、情報処理装置１００は、管理者にかかる作業負担、作業時間、および、精神負担などを低減することができる。

【0028】

情報処理装置１００は、所定の事象に関連する行動の量の変化傾向に基づいて、業務に問題が発生した大元の原因となった行動を特定することができる。このため、情報処理装置１００は、管理者が、業務に問題が発生した直接的または表層的な理由の他、業務に問題が発生した間接的または潜在的な原因を把握し易くすることができる。そして、情報処理装置１００は、管理者にかかる作業負担、作業時間、および、精神負担などを低減することができる。

【0029】

ここでは、情報処理装置１００が、所定の事象に対する指標値を算出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たしたことの通知を受信したことにより、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たしたことを検出する場合があってもよい。

【0030】

（情報処理システム２００の一例）
次に、図２を用いて、図１に示した情報処理装置１００を適用した、情報処理システム２００の一例について説明する。

【0031】

図２は、情報処理システム２００の一例を示す説明図である。図２において、情報処理システム２００は、情報処理装置１００と、情報蓄積装置２０１と、指標値管理装置２０２と、管理者用端末２０３と、行動記録端末２０４と、状態検出装置２０５とを含む。

【0032】

情報処理システム２００において、情報処理装置１００と情報蓄積装置２０１とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ＷｉｄｅＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。また、情報処理システム２００において、情報処理装置１００と指標値管理装置２０２とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。

【0033】

また、情報処理システム２００において、情報処理装置１００と管理者用端末２０３とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。また、情報処理システム２００において、情報処理装置１００と行動記録端末２０４とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。また、情報処理システム２００において、情報処理装置１００と状態検出装置２０５とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。

【0034】

また、情報処理システム２００において、情報蓄積装置２０１と行動記録端末２０４とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。また、情報処理システム２００において、指標値管理装置２０２と行動記録端末２０４とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。また、情報処理システム２００において、行動記録端末２０４と状態検出装置２０５とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。

【0035】

情報処理装置１００は、図４～図１９に後述する各種テーブルを記憶する。情報処理装置１００は、所定の事象に対する指標値の時系列データを、指標値管理装置２０２から受信し、図４に後述する指標値管理テーブル４００に記憶する。

【0036】

情報処理装置１００は、対象者の行動の時系列データを、情報蓄積装置２０１から受信し、図５に後述する行動管理テーブル５００に記憶する。情報処理装置１００は、対象者の行動を示す情報を、状態検出装置２０５から受信し、受信した対象者の行動を示す情報に基づいて、対象者の行動の時系列データを生成し、図５に後述する行動管理テーブル５００に記憶してもよい。

【0037】

情報処理装置１００は、図４～図１９に後述する各種テーブルに基づいて、業務に問題が発生した原因を特定する。情報処理装置１００は、特定した原因を示す情報を、管理者用端末２０３に送信する。情報処理装置１００は、例えば、サーバ、または、ＰＣ（ＰｅｒｓｏｎａｌＣｏｍｐｕｔｅｒ）などである。

【0038】

情報蓄積装置２０１は、対象者の行動の時系列データを蓄積するコンピュータである。情報蓄積装置２０１は、対象者の行動を示す情報を、行動記録端末２０４から受信し、受信した対象者の行動を示す情報に基づいて、対象者の行動の時系列データを生成して蓄積する。情報蓄積装置２０１は、蓄積した対象者の行動の時系列データを、情報処理装置１００に送信する。情報蓄積装置２０１は、例えば、サーバ、または、ＰＣなどである。

【0039】

指標値管理装置２０２は、時点ごとに、所定の事象に対する指標値を算出するコンピュータである。指標値管理装置２０２は、算出した指標値に基づいて、所定の事象に対する指標値の時系列データを生成して蓄積する。指標値管理装置２０２は、蓄積した所定の事象に対する指標値の時系列データを、情報処理装置１００に送信する。指標値管理装置２０２は、例えば、サーバ、または、ＰＣなどである。

【0040】

管理者用端末２０３は、管理者によって用いられるコンピュータである。管理者用端末２０３は、業務に問題が発生した原因を示す情報を、情報処理装置１００から受信する。管理者用端末２０３は、受信した原因を示す情報を、管理者が参照可能に出力する。管理者用端末２０３は、例えば、ＰＣ、タブレット端末、または、スマートフォンなどである。

【0041】

行動記録端末２０４は、対象者によって用いられるコンピュータである。行動記録端末２０４は、対象者の操作入力に基づき、対象者の行動を特定する。行動記録端末２０４は、例えば、対象者の操作入力に基づき、対象者の行動予定表の入力を受け付け、行動予定表に基づいて、それぞれの時点における対象者の行動を特定する。

【0042】

行動記録端末２０４は、センサ類２１０５（図２１に後述）に基づき、対象者の行動を特定してもよい。行動記録端末２０４は、例えば、センサ類２１０５（図２１に後述）に基づき、行動記録端末２０４の状態を、対象者の状態として検出し、対象者の状態に基づいて、対象者の行動を特定する。行動記録端末２０４は、具体的には、予め、位置ごとに行動を対応付けておき、対象者の位置を検出し、対象者の行動として、検出した対象者の位置に対応する行動を特定する。

【0043】

行動記録端末２０４は、対象者の行動を示す情報を、情報蓄積装置２０１に送信する。行動記録端末２０４は、対象者の行動を示す情報を、情報処理装置１００に送信する。行動記録端末２０４は、例えば、ＰＣ、タブレット端末、スマートフォン、または、ウェアラブル端末などである。

【0044】

状態検出装置２０５は、所定の場所に設けられるコンピュータである。状態検出装置２０５は、対象者の行動を検出する。状態検出装置２０５は、例えば、センサ類２２０４（図２２に後述）に基づき、対象者の行動を検出する。状態検出装置２０５は、具体的には、予め、位置ごとに行動を対応付けておき、対象者の位置を検出し、対象者の行動として、検出した対象者の位置に対応する行動を特定する。

【0045】

状態検出装置２０５は、対象者の行動を示す情報を、情報処理装置１００に送信する。状態検出装置２０５は、例えば、カメラ機器、カードリーダー、または、ＩｏＴ（ＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓ）機器などである。

【0046】

ここでは、情報処理装置１００が、情報蓄積装置２０１とは異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、情報蓄積装置２０１と一体である場合があってもよい。

【0047】

ここでは、情報処理装置１００が、指標値管理装置２０２とは異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、指標値管理装置２０２と一体である場合があってもよい。

【0048】

ここでは、情報処理装置１００が、管理者用端末２０３とは異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、管理者用端末２０３と一体である場合があってもよい。

【0049】

ここでは、情報処理装置１００が、行動記録端末２０４とは異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、行動記録端末２０４と一体である場合があってもよい。

【0050】

ここでは、情報処理装置１００が、状態検出装置２０５とは異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、状態検出装置２０５と一体である場合があってもよい。

【0051】

ここでは、情報蓄積装置２０１が、指標値管理装置２０２とは異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報蓄積装置２０１が、指標値管理装置２０２と一体である場合があってもよい。

【0052】

ここでは、情報処理システム２００が、情報蓄積装置２０１と、指標値管理装置２０２と、管理者用端末２０３と、行動記録端末２０４と、状態検出装置２０５とを含む場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理システム２００が、情報蓄積装置２０１と、指標値管理装置２０２と、管理者用端末２０３と、行動記録端末２０４と、状態検出装置２０５との少なくともいずれかを含まない場合があってもよい。

【0053】

（情報処理装置１００のハードウェア構成例）
次に、図３を用いて、情報処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。

【0054】

図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４と、記録媒体３０５とを有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。

【0055】

ここで、ＣＰＵ３０１は、情報処理装置１００の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることにより、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。

【0056】

ネットワークＩ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ３０３は、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどである。

【0057】

記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従って記録媒体３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（ＵｎｉｖｅｒｓａｌＳｅｒｉａｌＢｕｓ）ポートなどである。記録媒体３０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体３０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体３０５は、情報処理装置１００から着脱可能であってもよい。

【0058】

情報処理装置１００は、上述した構成部の他、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、情報処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を複数有していてもよい。また、情報処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を有していなくてもよい。

【0059】

（指標値管理テーブル４００の記憶内容）
次に、図４を用いて、指標値管理テーブル４００の記憶内容の一例について説明する。指標値管理テーブル４００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

【0060】

図４は、指標値管理テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図４に示すように、指標値管理テーブル４００は、時点と、内容と、指標値と、指標値番号とのフィールドを有する。指標値管理テーブル４００は、時点ごとに各フィールドに情報を設定することにより、指標値管理情報がレコード４００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0061】

時点のフィールドには、指標値が計測された時点ｔが設定される。内容のフィールドには、指標値の種類Ｉを示す説明文が設定される。指標値のフィールドには、時点ｔにおける、指標値番号ｘが割り振られた種類Ｉに属する、指標値Ｉ＿ｘ（ｔ）が設定される。指標値番号のフィールドには、指標値の種類Ｉに割り振られた指標値番号ｘが設定される。

【0062】

（行動管理テーブル５００の記憶内容）
次に、図５を用いて、行動管理テーブル５００の記憶内容の一例について説明する。行動管理テーブル５００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

【0063】

図５は、行動管理テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５に示すように、行動管理テーブル５００は、ユーザＩＤと、行動開始時点と、行動終了時点と、行動名と、行動番号とのフィールドを有する。行動管理テーブル５００は、ユーザごとに各フィールドに情報を設定することにより、行動管理情報がレコード５００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0064】

ユーザＩＤのフィールドには、対象者を識別するユーザＩＤ＝ｕが設定される。行動開始時点のフィールドには、対象者が行動を開始した時点を示す行動開始時点Ｄｓ＿ｕ（ｉ）が設定される。行動終了時点のフィールドには、対象者が行動を終了した時点を示す行動終了時点Ｄｅ＿ｕ（ｉ）が設定される。行動名のフィールドには、行動の行動名Ａ＿ｕ（ｉ）が設定される。行動番号のフィールドには、行動名に割り振られた行動番号ｉが設定される。

【0065】

（指標値用閾値管理テーブル６００の記憶内容）
次に、図６を用いて、指標値用閾値管理テーブル６００の記憶内容の一例について説明する。指標値用閾値管理テーブル６００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

【0066】

図６は、指標値用閾値管理テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６に示すように、指標値用閾値管理テーブル６００は、指標値番号と、閾値上限と、閾値下限とのフィールドを有する。指標値用閾値管理テーブル６００は、指標値ごとに各フィールドに情報を設定することにより、閾値情報がレコード６００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0067】

指標値番号のフィールドには、指標値の種類Ｉに割り振られた指標値番号ｘが設定される。閾値上限のフィールドには、種類Ｉの指標値に対する閾値判定に用いられる閾値上限ＴＨ_-が設定される。閾値判定は、例えば、問題発生の検出の際に実施される。閾値下限のフィールドには、種類Ｉの指標値に対する閾値判定に用いられる閾値下限ＴＨ₊が設定される。

【0068】

（条件管理テーブル７００の記憶内容）
次に、図７を用いて、条件管理テーブル７００の記憶内容の一例について説明する。条件管理テーブル７００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

【0069】

図７は、条件管理テーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。図７に示すように、条件管理テーブル７００は、指標値番号と、指標値等と、条件とのフィールドを有する。条件管理テーブル７００は、指標値ごとに各フィールドに情報を設定することにより、条件情報がレコード７００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0070】

指標値番号のフィールドには、指標値等の種類Ｉ’に割り振られた指標値番号ｘが設定される。指標値等のフィールドには、指標値等の種類Ｉ’を示す説明文が設定される。条件のフィールドには、指標値等に対する条件が設定される。条件は、業務の問題発生を判定する条件である。

【0071】

（グループ管理テーブル８００の記憶内容）
次に、図８を用いて、グループ管理テーブル８００の記憶内容の一例について説明する。グループ管理テーブル８００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

【0072】

図８は、グループ管理テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。図８に示すように、グループ管理テーブル８００は、グループ番号と、行動リストとのフィールドを有する。グループ管理テーブル８００は、グループごとに各フィールドに情報を設定することにより、グループ管理情報がレコード８００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0073】

グループ番号のフィールドには、行動名のグループに割り振られたグループ番号が設定される。行動名のグループは、類似する行動名を含むグループである。行動リストのフィールドには、行動名のグループに属する行動名のリストが設定される。

【0074】

（類似度用閾値管理テーブル９００の記憶内容）
次に、図９を用いて、類似度用閾値管理テーブル９００の記憶内容の一例について説明する。類似度用閾値管理テーブル９００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

【0075】

図９は、類似度用閾値管理テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。図９に示すように、類似度用閾値管理テーブル９００は、閾値のフィールドを有する。類似度用閾値管理テーブル９００は、各フィールドに情報を設定することにより、閾値情報がレコード９００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0076】

閾値のフィールドには、行動名の類似度に対する閾値判定に用いられる閾値ＴＨが設定される。

【0077】

（変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００の記憶内容）
次に、図１０～図１２を用いて、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００の記憶内容の一例について説明する。変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

【0078】

図１０～図１２は、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１０に示すように、変化パターン管理テーブル１０００は、項目番号と、指標値タグと、行動番号と、関連行動と、変化パターンと、原因と、表示態様とのフィールドを有する。変化パターン管理テーブル１０００は、業務に問題が発生する原因ごとに各フィールドに情報を設定することにより、変化パターン管理情報がレコード１０００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0079】

項目番号のフィールドには、変化パターン管理情報に割り振られた項目番号が設定される。指標値タグのフィールドには、指標値の種類Ｉ、または、指標値の種類Ｉに割り振られた指標値番号ｘなどが設定される。行動番号のフィールドには、種類Ｉの指標値が条件を満たした原因を特定する際に着目される関連行動の行動名に割り振られた番号が設定される。関連行動のフィールドには、種類Ｉの指標値が条件を満たした原因を特定する際に着目される関連行動の行動名が設定される。

【0080】

変化パターンのフィールドには、平時に比べて、業務に問題を発生させる原因が発生している場合には、関連行動の行動量にどのような変化が現れるのかを示す変化パターンが設定される。変化パターンは、＋であれば、増加する傾向があることを意味する。変化パターンは、－であれば、減少する傾向があることを意味する。原因のフィールドには、業務に問題を発生させる原因を示す情報が設定される。表示態様のフィールドには、業務に問題を発生させる原因を示す情報を表示する際の表示態様を特定する情報が設定される。次に、図１１の説明に移行し、変化パターン管理テーブル１０００の別の例である、変化パターン管理テーブル１１００について説明する。

【0081】

図１１に示すように、変化パターン管理テーブル１１００は、項目番号と、指標値タグと、行動番号と、関連行動と、変化パターンと、原因と、表示態様とのフィールドを有する。変化パターン管理テーブル１１００は、業務に問題が発生する原因ごとに各フィールドに情報を設定することにより、変化パターン管理情報がレコード１１００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0082】

【0083】

変化パターンのフィールドには、平時に比べて、業務に問題を発生させる原因が発生している場合には、関連行動の行動量にどのような変化が現れるのかを示す変化パターンが設定される。変化パターンは、＋であれば、増加する傾向があることを意味する。変化パターンは、－であれば、減少する傾向があることを意味する。原因のフィールドには、業務に問題を発生させる原因を示す情報が設定される。表示態様のフィールドには、業務に問題を発生させる原因を示す情報を表示する際の表示態様を特定する情報が設定される。次に、図１２の説明に移行し、変化パターン管理テーブル１０００，１１００の別の例である、変化パターン管理テーブル１２００について説明する。

【0084】

図１２に示すように、変化パターン管理テーブル１２００は、項目番号と、指標値タグと、行動等番号と、関連行動等と、変化パターンと、原因と、表示態様とのフィールドを有する。変化パターン管理テーブル１２００は、業務に問題が発生する原因ごとに各フィールドに情報を設定することにより、変化パターン管理情報がレコード１２００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0085】

項目番号のフィールドには、変化パターン管理情報に割り振られた項目番号が設定される。指標値タグのフィールドには、指標値の種類Ｉ、または、指標値の種類Ｉに割り振られた指標値番号ｘなどが設定される。行動等番号のフィールドには、種類Ｉの指標値が条件を満たした原因を特定する際に着目される、関連行動の行動名、または、他の指標値に割り振られた番号が設定される。関連行動等のフィールドには、種類Ｉの指標値が条件を満たした原因を特定する際に着目される、関連行動の行動名、または、他の指標値の種類を示す説明文が設定される。

【0086】

変化パターンのフィールドには、平時に比べて、業務に問題を発生させる原因が発生している場合には、関連行動の行動量、または、他の指標値の統計値にどのような変化が現れるのかを示す変化パターンが設定される。変化パターンは、＋であれば、増加する傾向があることを意味する。変化パターンは、－であれば、減少する傾向があることを意味する。原因のフィールドには、業務に問題を発生させる原因を示す情報が設定される。表示態様のフィールドには、業務に問題を発生させる原因を示す情報を表示する際の表示態様を特定する情報が設定される。

【0087】

（探索幅管理テーブル１３００の記憶内容）
次に、図１３を用いて、探索幅管理テーブル１３００の記憶内容の一例について説明する。探索幅管理テーブル１３００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

【0088】

図１３は、探索幅管理テーブル１３００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１３に示すように、探索幅管理テーブル１３００は、指標値番号と、探索幅（前）と、探索幅（後）とのフィールドを有する。探索幅管理テーブル１３００は、指標値の種類ごとに各フィールドに情報を設定することにより、探索幅情報がレコード１３００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0089】

指標値番号のフィールドには、指標値の種類Ｉに割り振られた指標値番号ｘが設定される。探索幅（前）のフィールドには、種類Ｉの指標値が条件を満たした際に、種類Ｉの指標値が条件を満たした時点を基準として、関連行動の量を算出する時間帯を特定するための探索幅（前）が設定される。探索幅（前）は、０以上の値であり、単位が秒、分、または、時間などである。探索幅（後）のフィールドには、種類Ｉの指標値が条件を満たした際に、種類Ｉの指標値が条件を満たした時点を基準として、関連行動の量を算出する時間帯を特定するための探索幅（後）が設定される。探索幅（後）は、０以上の値であり、単位が秒、分、または、時間などである。

【0090】

（関連行動量管理テーブル１４００の記憶内容）
次に、図１４を用いて、関連行動量管理テーブル１４００の記憶内容の一例について説明する。関連行動量管理テーブル１４００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

【0091】

図１４は、関連行動量管理テーブル１４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１４に示すように、関連行動量管理テーブル１４００は、時間帯と、関連行動量とのフィールドを有する。関連行動量管理テーブル１４００は、時間帯ごとに各フィールドに情報を設定することにより、関連行動量管理情報がレコード１４００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0092】

時間帯のフィールドには、関連行動の量を算出した時間帯が設定される。時間帯は、例えば、所定の事象に対する指標値が条件を満たした時点を基準とした所定の長さの期間である。時間帯は、例えば、予め設定された０時台、１時台、２時台などの各期間のうち、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点を含むいずれかの期間である。関連行動量のフィールドには、時間帯における関連行動の量が設定される。関連行動の量は、関連行動を行った対象者の数に関する統計量、関連行動を行った時間に関する統計量、または、関連行動を行った領域の大きさに関する統計量などである。

【0093】

関連行動量管理テーブル１４００は、さらに、関連指標値のフィールドを有してもよい。関連指標値のフィールドには、時間帯における関連指標値の統計値が設定される。

【0094】

（平時関連行動量管理テーブル１５００の記憶内容）
次に、図１５を用いて、平時関連行動量管理テーブル１５００の記憶内容の一例について説明する。平時関連行動量管理テーブル１５００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

【0095】

図１５は、平時関連行動量管理テーブル１５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１５に示すように、平時関連行動量管理テーブル１５００は、時間帯番号と、時間帯と、平時関連行動量とのフィールドを有する。平時関連行動量管理テーブル１５００は、時間帯ごとに各フィールドに情報を設定することにより、平時関連行動量管理情報がレコード１５００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0096】

時間帯番号のフィールドには、関連行動の量を算出した、平時の時間帯に割り振られた時間帯番号が設定される。時間帯のフィールドには、関連行動の量を算出した、平時の時間帯が設定される。平時の時間帯は、例えば、予め設定された０時台、１時台、２時台などの各期間のうち、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点を含むいずれかの期間である。平時関連行動量のフィールドには、平時の時間帯における関連行動の量が設定される。関連行動の量は、関連行動を行った対象者の数に関する統計量、関連行動を行った時間に関する統計量、または、関連行動を行った領域の大きさに関する統計量などである。

【0097】

平時関連行動量管理テーブル１５００は、さらに、平時関連指標値のフィールドを有してもよい。平時関連指標値のフィールドには、平時の時間帯における関連指標値の統計値が設定される。

【0098】

（マージン管理テーブル１６００の記憶内容）
次に、図１６を用いて、マージン管理テーブル１６００の記憶内容の一例について説明する。マージン管理テーブル１６００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

【0099】

図１６は、マージン管理テーブル１６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１６に示すように、マージン管理テーブル１６００は、マージンと、項目番号と、行動番号とのフィールドを有する。マージン管理テーブル１６００は、項目番号と行動番号とのペアごとに各フィールドに情報を設定することにより、マージン管理情報がレコード１６００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0100】

マージンのフィールドには、今回の関連行動の変化パターンが、項目番号と行動番号とのペアに対応する変化パターンであるか否かを検証する際に用いられるマージンが設定される。項目番号のフィールドには、検証する変化パターンを特定するための項目番号が設定される。行動番号のフィールドには、検証する変化パターンを特定するための行動番号が設定される。

【0101】

（解析情報管理テーブル１７００の記憶内容）
次に、図１７を用いて、解析情報管理テーブル１７００の記憶内容の一例について説明する。解析情報管理テーブル１７００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

【0102】

図１７は、解析情報管理テーブル１７００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１７に示すように、解析情報管理テーブル１７００は、行動番号と、行動名と、行動量と、平時行動量と、探索幅とのフィールドを有する。解析情報管理テーブル１７００は、行動ごとに各フィールドに情報を設定することにより、解析情報がレコード１７００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0103】

行動番号のフィールドには、業務に問題を発生させる行動となり得る行動に割り振られた行動番号ｌが設定される。行動名のフィールドには、業務に問題を発生させる行動となり得る行動の行動名Ｓｎ（ｌ）が設定される。行動量のフィールドには、種類Ｉの指標値が条件を満たした時点を基準とした時間帯における、業務に問題を発生させる行動となり得る行動の量Ｓｑ（ｌ）が設定される。平時行動量のフィールドには、平時における、業務に問題を発生させる行動となり得る行動の量Ｓｑ＿ａｖｅ（ｌ）が設定される。探索幅のフィールドには、平時を特定するための探索幅Ｔｃが設定される。

【0104】

（候補判定閾値管理テーブル１８００の記憶内容）
次に、図１８を用いて、候補判定閾値管理テーブル１８００の記憶内容の一例について説明する。候補判定閾値管理テーブル１８００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

【0105】

図１８は、候補判定閾値管理テーブル１８００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１８に示すように、候補判定閾値管理テーブル１８００は、閾値上限と、閾値下限とのフィールドを有する。候補判定閾値管理テーブル１８００は、各フィールドに情報を設定することにより、閾値情報がレコード１８００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0106】

閾値上限のフィールドには、いずれかの行動が業務に問題を発生させるか否かを判定する際に用いられる閾値上限ＴＨ_-が設定される。閾値下限のフィールドには、いずれかの行動が業務に問題を発生させるか否かを判定する際に用いられる閾値下限ＴＨ₊が設定される。

【0107】

（候補管理テーブル１９００の記憶内容）
次に、図１９を用いて、候補管理テーブル１９００の記憶内容の一例について説明する。候補管理テーブル１９００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

【0108】

図１９は、候補管理テーブル１９００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１９に示すように、候補管理テーブル１９００は、候補行動名と、候補パターンとのフィールドを有する。候補管理テーブル１９００は、各フィールドに情報を設定することにより、候補管理情報がレコード１９００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

【0109】

候補行動名のフィールドには、業務に問題を発生させ得る行動の行動名Ｒ＿Ａが設定される。候補パターンのフィールドには、業務に問題が発生する場合に、行動の量がどのように変化するのかを示す変化パターンとなり得る候補が設定される。

【0110】

（管理者用端末２０３のハードウェア構成例）
次に、図２０を用いて、図２に示した情報処理システム２００に含まれる管理者用端末２０３のハードウェア構成例について説明する。

【0111】

図２０は、管理者用端末２０３のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２０において、管理者用端末２０３は、ＣＰＵ２００１と、メモリ２００２と、ネットワークＩ／Ｆ２００３と、記録媒体Ｉ／Ｆ２００４と、記録媒体２００５と、ディスプレイ２００６と、入力装置２００７とを有する。また、各構成部は、バス２０００によってそれぞれ接続される。

【0112】

ここで、ＣＰＵ２００１は、管理者用端末２０３の全体の制御を司る。メモリ２００２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ２００１のワークエリアとして使用される。メモリ２００２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ２００１にロードされることにより、コーディングされている処理をＣＰＵ２００１に実行させる。

【0113】

ネットワークＩ／Ｆ２００３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ２００３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ２００３は、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどである。

【0114】

記録媒体Ｉ／Ｆ２００４は、ＣＰＵ２００１の制御に従って記録媒体２００５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ２００４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ、ＵＳＢポートなどである。記録媒体２００５は、記録媒体Ｉ／Ｆ２００４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体２００５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体２００５は、管理者用端末２０３から着脱可能であってもよい。

【0115】

ディスプレイ２００６は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ２００６は、例えば、ＣＲＴ（ＣａｔｈｏｄｅＲａｙＴｕｂｅ）、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどである。入力装置２００７は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置２００７は、キーボードやマウスなどであってもよく、また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。

【0116】

管理者用端末２０３は、上述した構成部の他、例えば、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、管理者用端末２０３は、記録媒体Ｉ／Ｆ２００４や記録媒体２００５を複数有していてもよい。また、管理者用端末２０３は、記録媒体Ｉ／Ｆ２００４や記録媒体２００５を有していなくてもよい。

【0117】

（行動記録端末２０４のハードウェア構成例）
次に、図２１を用いて、図２に示した情報処理システム２００に含まれる行動記録端末２０４のハードウェア構成例について説明する。

【0118】

図２１は、行動記録端末２０４のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２１において、行動記録端末２０４は、ＣＰＵ２１０１と、メモリ２１０２と、ネットワークＩ／Ｆ２１０３と、タッチパネル２１０４と、センサ類２１０５とを有する。また、各構成部は、バス２１００によってそれぞれ接続される。

【0119】

ここで、ＣＰＵ２１０１は、行動記録端末２０４の全体の制御を司る。メモリ２１０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ２１０１のワークエリアとして使用される。メモリ２１０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ２１０１にロードされることにより、コーディングされている処理をＣＰＵ２１０１に実行させる。

【0120】

ネットワークＩ／Ｆ２１０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ２１０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。

【0121】

タッチパネル２１０４は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示するディスプレイを有する。タッチパネル２１０４は、ディスプレイ上、または、ディスプレイ外周部に設けられ、タッチパネル２１０４上のユーザの接触位置を検出する検出装置を有する。検出装置は、例えば、抵抗膜方式、静電容量方式、超音波方式、光学方式、または、電磁誘導方式などを用いて、接触位置を検出する。タッチパネル２１０４は、ユーザの接触位置に応じて、文字、数字、各種指示などの入力を行う。

【0122】

センサ類２１０５は、行動記録端末２０４の状態を検出する。センサ類２１０５は、例えば、行動記録端末２０４の位置、動き、および向きのうち少なくともいずれかを検出する。センサ類２１０５は、具体的には、加速度センサを有する。また、センサ類２１０５は、地磁気センサ、光センサ、振動センサなどの少なくともいずれかを有してもよい。また、センサ類２１０５は、ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）受信機を有し、行動記録端末２０４のＧＰＳ座標を検出してもよい。

【0123】

センサ類２１０５は、生体情報を取得する。センサ類２１０５は、例えば、生体情報として、脈拍、または、体温などに関する情報を取得する。センサ類２１０５は、マイクを有し、音声情報を取得する。センサ類２１０５は、短距離通信用の通信回路を有し、行動記録端末２０４の位置を検出する。短距離通信用の通信回路は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）用のアンテナを有する通信回路である。行動記録端末２０４は、上述した構成部の他、例えば、ディスクドライブ、ディスク、ＳＳＤ、半導体メモリ、スキャナ、プリンタなどを有することにしてもよい。

【0124】

（状態検出装置２０５のハードウェア構成例）
次に、図２２を用いて、図２に示した情報処理システム２００に含まれる状態検出装置２０５のハードウェア構成例について説明する。

【0125】

図２２は、状態検出装置２０５のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２２において、状態検出装置２０５は、ＣＰＵ２２０１と、メモリ２２０２と、ネットワークＩ／Ｆ２２０３と、センサ類２２０４とを有する。また、各構成部は、バス２２００によってそれぞれ接続される。

【0126】

ここで、ＣＰＵ２２０１は、状態検出装置２０５の全体の制御を司る。メモリ２２０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ２２０１のワークエリアとして使用される。メモリ２２０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ２２０１にロードされることにより、コーディングされている処理をＣＰＵ２２０１に実行させる。

【0127】

ネットワークＩ／Ｆ２２０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ２２０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。

【0128】

センサ類２２０４は、対象者の状態を検出する。センサ類２２０４は、例えば、対象者の位置、動き、および向きのうち少なくともいずれかを検出する。センサ類２２０４は、例えば、生体情報を取得する。センサ類２２０４は、例えば、生体情報として、指紋、または、顔貌などに関する情報を取得し、対象者の状態を検出する。センサ類２２０４は、例えば、撮像装置を含み、撮像装置で撮像した撮像画像に映る対象者の顔貌を認識し、対象者の状態を検出する。状態検出装置２０５は、上述した構成部の他、例えば、ディスクドライブ、ディスク、ＳＳＤ、半導体メモリ、スキャナ、プリンタなどを有することにしてもよい。

【0129】

（情報処理装置１００の機能的構成例）
次に、図２３を用いて、情報処理装置１００の機能的構成例について説明する。

【0130】

図２３は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、記憶部２３００と、取得部２３０１と、検出部２３０２と、推定部２３０３と、算出部２３０４と、特定部２３０５と、更新部２３０６と、出力部２３０７とを含む。

【0131】

記憶部２３００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域によって実現される。以下では、記憶部２３００が、情報処理装置１００に含まれる場合について説明するが、これに限らない。例えば、記憶部２３００が、情報処理装置１００とは異なる装置に含まれ、記憶部２３００の記憶内容が情報処理装置１００から参照可能である場合があってもよい。

【0132】

取得部２３０１～出力部２３０７は、制御部の一例として機能する。取得部２３０１～出力部２３０７は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、ネットワークＩ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶される。

【0133】

記憶部２３００は、各機能部の処理において参照され、または更新される各種情報を記憶する。記憶部２３００は、所定の事象に対する指標値の時系列データを記憶する。所定の事象は、例えば、業務に関わる事象である。所定の事象は、例えば、医療分野においては、ナースコールである。指標値は、例えば、所定の事象に関連する物理量である。指標値は、例えば、所定の事象に関連する行動を行った対象者を識別する値であってもよい。指標値は、例えば、医療分野においては、ナースコールに対する患者の待ち時間である。指標値の時系列データは、例えば、図４に示した指標値管理テーブル４００を用いて記憶される。記憶部２３００は、例えば、図４に示した指標値管理テーブル４００を記憶する。

【0134】

記憶部２３００は、所定の条件を記憶する。所定の条件は、所定の事象に対する指標値に関する条件である。所定の条件は、例えば、所定の事象に対する指標値に基づいて、業務に問題が発生したと判断する条件である。所定の条件は、例えば、所定の事象に対する指標値が、所定の範囲外であることである。所定の条件は、例えば、指標値が識別する対象者が、特定の対象者以外であることであってもよい。所定の条件は、例えば、医療分野においては、ナースコールに対する患者の待ち時間が閾値を超えたことである。所定の条件は、例えば、図６に示した指標値用閾値管理テーブル６００、または、図７に示した条件管理テーブル７００を用いて記憶される。記憶部２３００は、例えば、図６に示した指標値用閾値管理テーブル６００、または、図７に示した条件管理テーブル７００を記憶する。

【0135】

記憶部２３００は、第１の情報を記憶する。第１の情報は、対象者ごとに、複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を特定可能な情報である。対象者は、例えば、業務に関わる者である。対象者は、例えば、医療分野においては、医師、または、看護師などの医療従事者である。第１の情報は、例えば、図５に示した行動管理テーブル５００を用いて記憶される。記憶部２３００は、例えば、図５に示した行動管理テーブル５００を記憶する。

【0136】

記憶部２３００は、行動のグループを示す情報を記憶する。行動のグループは、例えば、行動名が類似する行動のグループである。行動のグループを示す情報は、例えば、図８に示したグループ管理テーブル８００を用いて記憶される。記憶部２３００は、例えば、図８に示したグループ管理テーブル８００を記憶する。記憶部２３００は、類似の判定に用いられる閾値を記憶する。記憶部２３００は、例えば、図９に示した類似度用閾値管理テーブル９００を記憶する。

【0137】

記憶部２３００は、第２の情報を記憶する。第２の情報は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たす原因が発生していない場合に対する、当該原因が発生した場合の、所定の事象に関連する１以上の行動の量の変化傾向を特定可能な情報である。行動の量は、行動を行った対象者の数に関する統計量、行動を行った時間に関する統計量、または、行動を行った領域の大きさに関する統計量などである。統計量は、例えば、合計値、最大値、最小値、平均値、最頻値、中央値、分散、または、標準偏差などである。変化傾向は、例えば、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たす原因が発生した場合において、当該原因が発生していない場合に比べて、所定の事象に関連する行動の量に増加傾向があるか、または、減少傾向があるかを示す。変化傾向は、例えば、変化パターンである。

【0138】

第２の情報は、さらに、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たす原因が発生していない場合に対する、当該原因が発生した場合の、所定の事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値の変化傾向を特定可能であってもよい。変化傾向は、例えば、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たす原因が発生した場合において、当該原因が発生していない場合に比べて、所定の事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値に増加傾向があるか、または、減少傾向があるかを示す。変化傾向は、例えば、変化パターンである。第２の情報は、例えば、図１０～図１２に示した変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００を用いて記憶される。記憶部２３００は、例えば、図１０～図１２に示した変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００を記憶する。

【0139】

記憶部２３００は、所定のセンサを用いて対象者の状態を認識した結果を記憶する。対象者の状態は、対象者の位置、動き、または、向きなどである。対象者の状態は、例えば、対象者に対応する行動記録装置の状態に対応する。所定のセンサは、例えば、状態検出装置２０５が有するセンサ類２２０４である。

【0140】

取得部２３０１は、各機能部の処理に用いられる各種情報を取得する。取得部２３０１は、取得した各種情報を、記憶部２３００に記憶し、または、各機能部に出力する。また、取得部２３０１は、記憶部２３００に記憶しておいた各種情報を、各機能部に出力してもよい。取得部２３０１は、例えば、ユーザの操作入力に基づき、各種情報を取得する。取得部２３０１は、例えば、情報処理装置１００とは異なる装置から、各種情報を受信してもよい。

【0141】

取得部２３０１は、指標値の時系列データを取得して記憶部２３００に記憶する。取得部２３０１は、例えば、指標値の時系列データを、指標値管理装置２０２から受信することにより取得して記憶部２３００に記憶する。

【0142】

取得部２３０１は、行動の時系列データを取得して記憶部２３００に記憶する。取得部２３０１は、例えば、行動の時系列データを、情報蓄積装置２０１から受信することにより取得して記憶部２３００に記憶する。

【0143】

取得部２３０１は、所定のセンサを用いて対象者の状態を認識した結果を取得して記憶部２３００に記憶する。取得部２３０１は、例えば、所定のセンサを用いて対象者の状態を認識した結果を、状態検出装置２０５から受信することにより取得して記憶部２３００に記憶する。

【0144】

取得部２３０１は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たす原因が発生していない場合に対する、当該原因が発生した場合の所定の事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な情報の入力を受け付ける。取得部２３０１は、例えば、所定の事象に関連する行動と、所定の事象に関連する行動の量の変化傾向と、所定の事象と、原因との組み合わせの入力を受け付ける。取得部２３０１は、具体的には、指標値の種類と、関連行動の種類と、関連行動の量の変化パターンと、原因との組み合わせの入力を受け付ける。取得部２３０１は、より具体的には、管理者用端末２０３との通信内容に基づき、管理者からの、指標値の種類と、関連行動の種類と、関連行動の量の変化パターンと、原因との組み合わせの入力を受け付ける。

【0145】

取得部２３０１は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たす原因を特定可能な情報の入力を受け付ける。取得部２３０１は、例えば、所定の事象に関連する行動と、所定の事象に関連する行動の量の変化傾向と、所定の事象とを対応付けて出力した結果、原因の入力を受け付ける。取得部２３０１は、具体的には、指標値の種類と、関連行動の種類と、関連行動の量の変化パターンとに対応付ける、原因の入力を受け付ける。取得部２３０１は、より具体的には、管理者用端末２０３との通信内容に基づき、管理者からの、指標値の種類と、関連行動の種類と、関連行動の量の変化パターンとに対応付ける、原因の入力を受け付ける。

【0146】

取得部２３０１は、いずれかの機能部の処理を開始する開始トリガーを受け付けてもよい。開始トリガーは、例えば、ユーザによる所定の操作入力があったことである。開始トリガーは、例えば、他のコンピュータから、所定の情報を受信したことであってもよい。開始トリガーは、例えば、いずれかの機能部が所定の情報を出力したことであってもよい。

【0147】

取得部２３０１は、例えば、ユーザによる所定の操作入力があったことを、検出部２３０２と、算出部２３０４と、特定部２３０５と、更新部２３０６との処理を開始する開始トリガーとして受け付ける。取得部２３０１は、例えば、対象者の状態を認識した結果を取得したことを、推定部２３０３の処理を開始する開始トリガーとして受け付ける。

【0148】

検出部２３０２は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たしたことを検出する。検出部２３０２は、例えば、指標値用閾値管理テーブル６００に基づいて、所定の事象に対する指標値の種類に対応する所定の範囲を特定し、所定の事象に対する指標値が、特定した所定の範囲外になったことを検出する。

【0149】

検出部２３０２は、例えば、条件管理テーブル７００に基づいて、所定の事象に対する指標値の種類に対応する所定の条件を特定し、所定の事象に対する指標値が、特定した所定の条件を満たしたことを検出する。検出部２３０２は、具体的には、指標値が識別する対象者が、特定の対象者以外であることを検出する。検出部２３０２は、より具体的には、指標値が識別する対象者が、医師または看護師ではなく、事務員であることを検出する。これにより、検出部２３０２は、業務に問題が発生したことを検出することができる。

【0150】

推定部２３０３は、所定のセンサを用いて対象者の状態を認識した結果に基づいて、第１の情報を生成する。推定部２３０３は、例えば、所定のセンサを用いて対象者の状態を認識した結果に基づいて、対象者の行動を推定し、第１の情報を生成する。推定部２３０３は、具体的には、予め位置ごとに対応付けられた行動のうち、認識された対象者の位置に対応付けられた行動を、対象者の行動として推定し、第１の情報を生成する。これにより、推定部２３０３は、対象者の行動を示す情報を、行動記録端末２０４から取得せずに済ませることができる。

【0151】

推定部２３０３は、複数の行動のそれぞれを識別する名称に基づいて、複数の行動をグループ化する。推定部２３０３は、例えば、行動名のペアごとに類似度を算出する。類似度は、例えば、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃである。推定部２３０３は、例えば、類似度用閾値管理テーブル９００に基づいて、算出した類似度が閾値を超える行動名のペアを、類似する行動名のペアとして特定する。推定部２３０３は、例えば、類似する行動名のペアに対応する行動のペアを、同一のグループに分類する。これにより、推定部２３０３は、行動の量を纏めて扱うことが好ましい行動のペアを特定可能にすることができる。

【0152】

算出部２３０４は、第１の情報に基づいて、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に関連する行動の量を取得する。時間帯は、例えば、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点である。時間帯は、例えば、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点を含む、所定の長さの時間幅である。

【0153】

算出部２３０４は、例えば、変化パターン管理テーブル１０００に基づいて、所定の事象に対する指標値に対応付けられた、所定の事象に関連する行動を特定する。算出部２３０４は、例えば、探索幅管理テーブル１３００に基づいて、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点を基準に、探索幅（前）の時点から、探索幅（後）の時点までの時間帯を特定する。算出部２３０４は、例えば、行動管理テーブル５００に基づいて、特定した時間帯における、特定した行動の量を算出することにより取得する。これにより、算出部２３０４は、問題が発生した原因を特定する際に有用となる情報を得ることができる。

【0154】

算出部２３０４は、第１の情報に基づいて、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に関連する複数の行動のそれぞれの量を算出する。算出部２３０４は、例えば、変化パターン管理テーブル１１００に基づいて、所定の事象に対する指標値に対応付けられた、所定の事象に関連する複数の行動を特定する。算出部２３０４は、例えば、探索幅管理テーブル１３００に基づいて、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点を基準に、探索幅（前）の時点から、探索幅（後）の時点までの時間帯を特定する。算出部２３０４は、例えば、行動管理テーブル５００に基づいて、特定した時間帯における、特定した複数の行動のそれぞれの量を算出することにより取得する。これにより、算出部２３０４は、問題が発生した原因を特定する際に有用となる情報を得ることができる。

【0155】

算出部２３０４は、第１の情報に基づいて、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に関連する行動を含むグループに属する１以上の行動のそれぞれの量に基づく統計量を算出する。算出部２３０４は、例えば、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００に基づいて、所定の事象に対する指標値に対応付けられた、所定の事象に関連する行動を特定する。算出部２３０４は、例えば、特定した行動を含むグループに属する１以上の行動を特定する。算出部２３０４は、例えば、探索幅管理テーブル１３００に基づいて、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点を基準に、探索幅（前）の時点から、探索幅（後）の時点までの時間帯を特定する。算出部２３０４は、例えば、行動管理テーブル５００に基づいて、特定した時間帯における、特定した１以上の行動のそれぞれの量を算出することにより取得する。これにより、算出部２３０４は、問題が発生した原因を特定する際に有用となる情報を得ることができる。

【0156】

算出部２３０４は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値を取得する。統計値は、例えば、合計値、最大値、最小値、平均値、最頻値、中央値、分散、または、標準偏差などである。算出部２３０４は、例えば、変化パターン管理テーブル１２００に基づいて、所定の事象に対する指標値に関連する他の指標値を特定する。算出部２３０４は、例えば、探索幅管理テーブル１３００に基づいて、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点を基準に、探索幅（前）の時点から、探索幅（後）の時点までの時間帯を特定する。算出部２３０４は、例えば、指標値管理テーブル４００に基づいて、特定した時間帯における、特定した他の指標値の統計値を算出することにより取得する。これにより、算出部２３０４は、問題が発生した原因を特定する際に有用となる情報を得ることができる。

【0157】

特定部２３０５は、取得した、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に関連する行動の量と、過去の時間帯における所定の事象に関連する行動の量とを比較する。過去の時間帯は、例えば、平時である。そして、特定部２３０５は、第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する。

【0158】

特定部２３０５は、例えば、平時関連行動量管理テーブル１５００に基づいて、平時の時間帯における関連行動の量を取得する。特定部２３０５は、例えば、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に関連する関連行動の量と、平時の時間帯における関連行動の量とを比較する。特定部２３０５は、例えば、比較した結果、平時の時間帯に比べて、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯において、所定の事象に関連する関連行動の量に、どのような変化パターンがあるかを特定する。変化パターンは、増加する傾向、減少する傾向、増加減少しない傾向などである。これにより、特定部２３０５は、問題が発生した原因を特定する際に有用となる情報を得ることができる。

【0159】

特定部２３０５は、変化パターン管理テーブル１０００に基づいて、指標値の種類と、関連行動の種類と、比較した結果特定された変化パターンとの組み合わせに対応付けられた原因を特定する。これにより、特定部２３０５は、今回、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因として特定することができる。

【0160】

特定部２３０５は、取得した、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に関連する複数の行動のそれぞれの量と、過去の時間帯における所定の事象に関連する複数の行動のそれぞれの量とを比較する。特定部２３０５は、第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する。

【0161】

特定部２３０５は、例えば、平時関連行動量管理テーブル１５００に基づいて、平時の時間帯における複数の関連行動のそれぞれの量を取得する。特定部２３０５は、例えば、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に関連する複数の関連行動のそれぞれの量と、平時の時間帯における複数の関連行動のそれぞれの量とを比較する。特定部２３０５は、例えば、比較した結果、平時の時間帯に比べて、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯において、所定の事象に関連する複数の関連行動のそれぞれの量に、どのような変化パターンがあるかを特定する。変化パターンは、増加する傾向、減少する傾向、増加減少しない傾向などである。これにより、特定部２３０５は、問題が発生した原因を特定する際に有用となる情報を得ることができる。

【0162】

特定部２３０５は、変化パターン管理テーブル１１００に基づいて、指標値の種類と、複数の関連行動のそれぞれの種類と、比較した結果特定された変化パターンとの組み合わせに対応付けられた原因を特定する。これにより、特定部２３０５は、今回、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因として特定することができる。

【0163】

特定部２３０５は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に関連する行動の量と、過去の時間帯における所定の事象に関連する行動の量とを比較する。また、特定部２３０５は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値と、過去の時間帯における所定の事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値とを比較する。そして、特定部２３０５は、第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する。

【0164】

特定部２３０５は、例えば、平時関連行動量管理テーブル１５００に基づいて、平時の時間帯における、関連行動の量、および、所定の事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値を取得する。特定部２３０５は、例えば、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に関連する関連行動の量と、平時の時間帯における関連行動の量とを比較する。特定部２３０５は、例えば、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値と平時の時間帯における所定の事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値とを比較する。

【0165】

特定部２３０５は、例えば、比較した結果、平時の時間帯に比べて、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯において、所定の事象に関連する関連行動の量に、どのような変化パターンがあるかを特定する。また、特定部２３０５は、例えば、比較した結果、平時の時間帯に比べて、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯において、所定の事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値にどのような変化パターンがあるかを特定する。これにより、特定部２３０５は、問題が発生した原因を特定する際に有用となる情報を得ることができる。

【0166】

特定部２３０５は、変化パターン管理テーブル１２００に基づいて、所定の事象に対する指標値の種類と、関連行動の種類と、所定の事象に対する指標値に関連する他の指標値の種類と、特定された変化パターンとの組み合わせに対応付けられた原因を特定する。これにより、特定部２３０５は、今回、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因として特定することができる。

【0167】

特定部２３０５は、取得した統計量と、過去の時間帯における所定の事象に関連する行動を含むグループに属する１以上の行動のそれぞれの量に基づく統計量とを比較する。そして、特定部２３０５は、第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する。

【0168】

特定部２３０５は、例えば、平時関連行動量管理テーブル１５００に基づいて、平時の時間帯における所定の事象に関連する行動を含むグループに属する１以上の行動のそれぞれの量に基づく統計量を算出する。特定部２３０５は、例えば、取得した統計量と、算出した統計量とを比較する。特定部２３０５は、例えば、比較した結果、平時の時間帯に比べて、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯において、統計量に、どのような変化パターンがあるかを特定する。変化パターンは、増加する傾向、減少する傾向、増加減少しない傾向などである。これにより、特定部２３０５は、問題が発生した原因を特定する際に有用となる情報を得ることができる。

【0169】

特定部２３０５は、統計量の変化パターンを、関連行動の変化パターンとして採用する。特定部２３０５は、変化パターン管理テーブル１０００に基づいて、指標値の種類と、関連行動の種類と、比較した結果特定された変化パターンとの組み合わせに対応付けられた原因を特定する。これにより、特定部２３０５は、今回、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因として特定することができる。

【0170】

更新部２３０６は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たす原因が発生していない場合に対する、原因が発生した場合の所定の事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な、入力された情報に基づいて、第２の情報を更新する。更新部２３０６は、例えば、入力された、所定の事象に関連する行動と、所定の事象に関連する行動の量の変化傾向と、所定の事象と、原因との組み合わせに基づいて、第２の情報を更新する。更新部２３０６は、具体的には、入力された、指標値の種類と、関連行動の種類と、関連行動の量の変化パターンと、原因との組み合わせに基づいて、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００を更新する。これにより、更新部２３０６は、第２の情報を更新し、業務に問題が発生した原因を特定する精度の向上を図ることができる。

【0171】

更新部２３０６は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たす原因を特定可能な、入力された情報に基づいて、第２の情報を更新する。更新部２３０６は、例えば、所定の事象に関連する行動と、所定の事象に関連する行動の量の変化傾向と、所定の事象と、入力された原因との組み合わせに基づいて、第２の情報を更新する。更新部２３０６は、具体的には、指標値の種類と、関連行動の種類と、関連行動の量の変化パターンと、入力された原因との組み合わせに基づいて、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００を更新する。これにより、更新部２３０６は、第２の情報を更新し、業務に問題が発生した原因を特定する精度の向上を図ることができる。また、更新部２３０６は、管理者が原因を入力すれば、第２の情報を更新可能にすることができ、管理者にかかる作業負担の低減化を図ることができる。

【0172】

出力部２３０７は、いずれかの機能部の処理結果を出力する。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ３０３による外部装置への送信、または、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域への記憶である。これにより、出力部２３０７は、いずれかの機能部の処理結果をユーザに通知可能にし、情報処理装置１００の利便性の向上を図ることができる。

【0173】

出力部２３０７は、複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を時間軸に沿って表示する。出力部２３０７は、特定した原因が、複数の時点のいずれかで対象者が行った行動であれば、表示した時間軸における、対象者と、特定した原因となる行動と、所定の事象に関連する行動との少なくともいずれかを、特定の表示態様で表示する。特定の表示態様は、例えば、ハイライトである。

【0174】

出力部２３０７は、例えば、複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を時間軸に沿って示す画面を、管理者用端末２０３のディスプレイ２００６に表示させる。出力部２３０７は、例えば、画面を、管理者用端末２０３のディスプレイ２００６に表示させる際、時間軸における、対象者と、特定した原因となる行動と、所定の事象に関連する行動との少なくともいずれかを、特定の表示態様で表示させる。これにより、出力部２３０７は、対象者と、特定した原因となる行動と、所定の事象に関連する行動とを、管理者が把握し易くすることができる。

【0175】

出力部２３０７は、複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を時間軸に沿って表示する。出力部２３０７は、時間軸と共に、特定した原因を示すメッセージを表示する。出力部２３０７は、例えば、複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を時間軸に沿って示す画面を、管理者用端末２０３のディスプレイ２００６に表示させる。出力部２３０７は、例えば、画面を、管理者用端末２０３のディスプレイ２００６に表示させる際、時間軸と共に、特定した原因を示すメッセージを表示させる。これにより、出力部２３０７は、特定した原因を、管理者が把握し易くすることができる。また、出力部２３０７は、時間軸において、特定した原因が表示しにくい状況にも適用することができる。

【0176】

出力部２３０７は、比較した結果、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に関連する行動の量と、過去の時間帯における所定の事象に関連する行動の量との差分が閾値以下であるか否かを判定する。出力部２３０７は、閾値以下である場合、所定の事象に関連する行動と、過去の時間帯に対する、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした時点に対応する時間帯における所定の事象に関連する行動の量の変化傾向と、所定の事象とを対応付けて出力する。これにより、出力部２３０７は、管理者が参照可能に、業務に問題が発生した原因を推定する際に有用な情報を出力することができる。

【0177】

（情報処理装置１００の動作の一例）
次に、図２４～図２６を用いて、情報処理装置１００の動作の一例について説明する。

【0178】

図２４～図２６は、情報処理装置１００の動作の一例を示す説明図である。図２４において、情報処理装置１００は、医療分野に適用されるとする。指標値は、ナースコールに対する応答にかかった所要時間であるとする。対象者は、Ａスタッフと、Ｂスタッフと、Ｃスタッフとであるとする。

【0179】

情報処理装置１００は、グラフ２４００に示す指標値の時系列データを取得する。グラフ２４００において、直線２４０１は、指標値用閾値管理テーブル６００に記憶された閾値下限を示し、業務に問題が発生したと判定する所定の条件を示す。説明の簡略化のため、閾値上限は存在しないものとする。情報処理装置１００は、グラフ２４１１に示すＡスタッフの行動の時系列データと、グラフ２４１２に示すＢスタッフの行動の時系列データと、グラフ２４１３に示すＣスタッフの行動の時系列データとを取得する。

【0180】

情報処理装置１００は、指標値の時系列データに基づいて、時点２４０２において、指標値が閾値下限を超えたことを検出する。情報処理装置１００は、時点２４０２を、問題発生時点として設定する。情報処理装置１００は、探索幅管理テーブル１３００に基づいて、問題発生時点を基準とした探索範囲２４０３を設定する。情報処理装置１００は、設定した探索範囲２４０３における、Ａスタッフの行動と、Ｂスタッフの行動と、Ｃスタッフの行動とを特定し、対象者ごとの行動の一覧２４２０を取得する。次に、図２５の説明に移行する。

【0181】

図２５において、情報処理装置１００は、変化パターン管理テーブル１０００を取得する。情報処理装置１００は、変化パターン管理テーブル１０００において、指標値の種類に対応付けられた関連行動を特定する。情報処理装置１００は、対象者ごとの行動の一覧２４２０に基づいて、特定した関連行動の量を算出し、関連行動の量の一覧２５０１を取得する。図２５の例では、関連行動の量は、関連行動を行った時間の和であるとする。情報処理装置１００は、例えば、センター待機という関連行動の量０．２Ｈと、処置という関連行動の量３．９Ｈと、薬品管理という関連行動の量０．４Ｈとを算出する。

【0182】

情報処理装置１００は、平時関連行動量管理テーブル１５００に基づいて、平時における、特定した関連行動の量を取得する。情報処理装置１００は、関連行動ごとに、算出した関連行動の量と、取得した関連行動の量とを比較する。図２５の例では、情報処理装置１００は、平時に比べて、センター待機という関連行動の量に減少傾向があることを特定する。

【0183】

情報処理装置１００は、変化パターン管理テーブル１０００に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する。図２５の例では、情報処理装置１００は、平時に比べて、センター待機という関連行動の量に減少傾向があるため、緊急搬送を原因として特定する。これにより、情報処理装置１００は、問題が発生した原因を特定することができる。次に、図２６の説明に移行する。

【0184】

図２６において、情報処理装置１００は、グラフ２４００と、Ａスタッフの名前と対応付けたグラフ２４１１と、Ｂスタッフの名前と対応付けたグラフ２４１２と、Ｃスタッフの名前と対応付けたグラフ２４１３とを含む画面２６００を生成する。画面２６００において、原因「緊急搬送」を特定する際に指標となった関連行動「センター待機」と、原因「緊急搬送」となった行動「搬送」と、行動「搬送」を行った対象者「Ｂスタッフ」とが、特定の表示態様で表示される。特定の表示態様は、例えば、ハイライト表示である。特定の表示態様は、例えば、矩形で囲った態様である。情報処理装置１００は、画面２６００の表示要求を、管理者用端末２０３に送信することにより、管理者用端末２０３に表示させる。

【0185】

これにより、情報処理装置１００は、管理者が、原因「緊急搬送」を特定する際に指標となった関連行動「センター待機」を参照して、業務に問題が発生した直接的または表層的な理由を把握可能にすることができる。また、情報処理装置１００は、管理者が、原因「緊急搬送」となった行動「搬送」と、行動「搬送」を行った対象者「Ｂスタッフ」とを参照して、業務に問題が発生した間接的または潜在的な原因を把握可能にすることができる。このため、情報処理装置１００は、管理者にかかる作業負担、作業時間、および、精神負担などを低減することができる。

【0186】

ここでは、情報処理装置１００が、変化パターン管理テーブル１０００を参照して、１種の行動の量に基づき、原因を特定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、変化パターン管理テーブル１１００を参照して、複数種の行動の量に基づき、原因を特定する場合があってもよい。また、例えば、情報処理装置１００が、変化パターン管理テーブル１２００を参照して、行動の量と、問題が発生したと検出した指標値以外の他の指標値の統計値とに基づき、原因を特定する場合があってもよい。

【0187】

例えば、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００は、予め手動で作成されていてもよい。例えば、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００は、予め手動で作成され、その後、管理者によって更新される場合があってもよい。

【0188】

また、例えば、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００は、予め手動で作成され、その後、情報処理装置１００により自動で更新される場合があってもよい。また、例えば、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００は、情報処理装置１００により自動で作成され、その後、情報処理装置１００により自動で更新される場合があってもよい。

【0189】

情報処理装置１００は、例えば、平時における行動の量と、問題が発生した時間帯における行動の量とを比較し、行動の量の差分に基づいて、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００を、自動で作成、または、更新する。

【0190】

（表示させる画面の別の例）
次に、図２７を用いて、情報処理装置１００が、管理者用端末２０３に表示させる画面の別の例について説明する。

【0191】

図２７は、表示させる画面の別の例を示す説明図である。図２７の例では、情報処理装置１００が、平時に比べて、処置という関連行動の量に増加傾向があるため、患者数過多を原因として特定したとする。

【0192】

図２７において、情報処理装置１００は、グラフ２４００と、Ａスタッフの名前と対応付けたグラフ２４１１と、Ｂスタッフの名前と対応付けたグラフ２４１２と、Ｃスタッフの名前と対応付けたグラフ２４１３とを含む画面２７００を生成する。画面２７００において、符号２７０１を付した原因「患者数過多」を示すメッセージ「！！患者数過多！！」が、グラフ２４１１～２４１３と併せて表示される。画面２７００において、原因「患者数過多」を特定する際に指標となった関連行動「処置」が、特定の表示態様で表示される。情報処理装置１００は、画面２７００の表示要求を、管理者用端末２０３に送信することにより、管理者用端末２０３に表示させる。

【0193】

これにより、情報処理装置１００は、対象者の行動が、業務に問題が発生した原因ではない状況でも、画面２７００に、原因を示すメッセージを含めることができる。情報処理装置１００は、管理者が、原因「患者数過多」を特定する際に指標となった関連行動「処置」を参照して、業務に問題が発生した直接的または表層的な理由を把握可能にすることができる。また、情報処理装置１００は、管理者が、メッセージを参照して、業務に問題が発生した間接的または潜在的な原因を把握可能にすることができる。このため、情報処理装置１００は、管理者にかかる作業負担、作業時間、および、精神負担などを低減することができる。

【0194】

図２４～図２６の例では、情報処理装置１００が、関連行動単位で、関連行動の量を扱う場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、行動をグループ化しておき、関連行動を含むグループに属する複数の行動の量を纏めて、関連行動の量として扱う場合があってもよい。

【0195】

（行動をグループ化する一例）
次に、図２８を用いて、情報処理装置１００が、行動をグループ化する一例について説明する。

【0196】

図２８は、行動をグループ化する一例を示す説明図である。図２８において、情報処理装置１００は、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃを用いて、行動名のペアの類似度を算出する。情報処理装置１００は、類似度用閾値管理テーブル９００に基づいて、類似度が閾値を超えた行動名のペアに対応する行動のペアが、同一のグループに属するよう、複数の行動をグループ化する。図２８の例では、情報処理装置１００は、処置と患者応対との行動のペアを、同一のグループに分類したとする。情報処理装置１００は、センター待機の行動を、単独で一つのグループに分類し、搬送の行動を、単独で一つのグループに分類する。

【0197】

その後、情報処理装置１００は、問題発生時点を基準とした探索範囲２８００を設定する。Ａスタッフの行動は、グラフ２８０１に示される。Ｂスタッフの行動は、グラフ２８０２に示される。Ｃスタッフの行動は、グラフ２８０３に示される。情報処理装置１００は、探索範囲２８００における、関連行動の量を算出するにあたり、関連行動を含むグループに属する複数の行動の量の統計量を、関連行動の量として算出する。図２８の例では、情報処理装置１００は、例えば、グループごとに、センター待機という関連行動の量０．２Ｈと、処置という関連行動の量と患者応対という関連行動の量の合計３．９Ｈと、搬送という関連行動の量０．４Ｈとを算出する。

【0198】

情報処理装置１００は、平時関連行動量管理テーブル１５００に基づいて、平時における、関連行動の量を取得する。情報処理装置１００は、グループごとに、算出した関連行動の量の統計量と、取得した関連行動の量の統計量とを比較する。図２８の例では、情報処理装置１００は、平時に比べて、センター待機という関連行動の量に減少傾向があることを特定する。

【0199】

情報処理装置１００は、変化パターン管理テーブル１０００に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する。図２８の例では、情報処理装置１００は、平時に比べて、センター待機という関連行動の量に減少傾向があるため、緊急搬送を原因として特定する。これにより、情報処理装置１００は、問題が発生した原因を特定することができる。情報処理装置１００は、行動をグループ化し、問題が発生した原因を特定する精度の向上を図ることができる。

【0200】

（情報処理装置１００の動作の第１の具体例）
次に、図２９～図３２を用いて、情報処理装置１００の動作の第１の具体例について説明する。第１の具体例は、情報処理装置１００が、対象者の行動を示すプロセスデータを、行動記録端末２０４から収集し、行動の時系列データを取得する場合に対応する。

【0201】

まず、図２９を用いて、第１の具体例における情報処理システム２００の構成例について説明する。

【0202】

図２９は、第１の具体例における情報処理システム２００の構成例を示す説明図である。第１の具体例では、情報処理システム２００は、情報処理装置１００と、情報蓄積装置２０１と、指標値管理装置２０２と、管理者用端末２０３と、行動記録端末２０４とを含む。ここで、情報処理装置１００は、クラウド上に実現されてもよい。情報蓄積装置２０１は、クラウド上に実現されてもよい。指標値管理装置２０２は、クラウド上に実現されてもよい。

【0203】

次に、図３０を用いて、第１の具体例における情報処理装置１００の機能的構成の具体例について説明する。

【0204】

図３０は、第１の具体例における情報処理装置１００の機能的構成の具体例を示す説明図である。図３０において、情報処理装置１００は、問題判定部３００１と、行動量算出部３００２と、原因特定部３００３と、表示制御部３００４とを有する。情報処理装置１００は、変化パターン管理テーブル１０００と、平時関連行動量管理テーブル１５００をと有する。

【0205】

情報処理装置１００は、ユーザＩＤと対応付けられたプロセスデータを１以上取得し、１以上のプロセスデータに基づいて、行動の時系列データを１以上取得する。情報処理装置１００は、指標値の時系列データを１以上取得する。

【0206】

問題判定部３００１は、指標値に基づいて、各時点における問題の有無を判定し、問題発生時点を特定する。行動量算出部３００２は、問題発生時点を基準に前後の時間を含む所定の時間帯を問題発生時間として特定し、行動の時系列データに基づいて、問題発生時間における関連行動に該当する行動を抽出し、関連行動の量を算出する。原因特定部３００３は、平時における関連行動の量と、問題発生時間における関連行動の量とを比較し、変化パターン管理テーブル１０００に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する。表示制御部３００４は、関連行動と、原因とを、行動の時系列データと対応付けて、管理者用端末２０３に表示させる。

【0207】

次に、図３１および図３２を用いて、情報処理装置１００の動作の第１の具体例について説明する。

【0208】

図３１および図３２は、情報処理装置１００の動作の第１の具体例を示す説明図である。図３１において、情報処理装置１００は、行動記録端末２０４から、プロセスデータとして、ユーザＩＤに対応付けられた、表３１００に示す行動予定表を取得する。情報処理装置１００は、行動予定表に基づいて、ユーザＩＤ＝ｕと、行動開始時点Ｄｓ＿ｕ（ｉ）と、行動終了時点Ｄｅ＿ｕ（ｉ）と、行動名Ａ＿ｕ（ｉ）との組み合わせを取得し、行動管理テーブル５００に記憶する。この際、情報処理装置１００は、行動が行われた場所、および、行動を共に行った他の対象者のユーザＩＤなどを、さらに対応付けて、行動管理テーブル５００に記憶してもよい。

【0209】

情報処理装置１００は、指標値Ｉ＿ｘ（ｔ）を、指標値管理装置２０２から取得する。指標値管理装置２０２は、例えば、既存の業務システムに含まれ、指標値Ｉ＿ｘ（ｔ）を算出しているとする。以下の説明では、指標値Ｉ＿１（ｔ）が、医療病棟のナースコールに対する応答時間であるとする。

【0210】

指標値Ｉ＿ｘ（ｔ）は、例えば、製造業界に関する値であれば、生産数、不良品数、歩留まり、または、事故発生件数などであってもよい。指標値Ｉ＿ｘ（ｔ）は、例えば、コールセンターに関する値であれば、平均処理時間、通話時間、後処理時間、応答率、または、平均応答速度などであってもよい。

【0211】

問題判定部３００１は、Ｉ＿ｘ（ｔ）を監視し、閾値ＴＨ１を超えた時点を、問題発生時点Ｔとする。閾値ＴＨ１は、例えば、指標値用閾値管理テーブル６００により特定される。問題判定部３００１は、例えば、Ｉ＿ｘ（ｔ）＞ＴＨ１であれば、問題発生時点Ｔ←ｔに設定する。

【0212】

この際、問題判定部３００１は、一度、Ｉ＿ｘ（ｔ）＞ＴＨ１になった後、Ｉ＿ｘ（ｔ）が一定時間続けて一定以下になるまで、問題発生時点Ｔを更新しないとする。問題判定部３００１は、例えば、５分間Ｉ＿ｘ（ｔ）＜ＴＨ１が続くまでは、問題発生時点Ｔを更新しない。

【0213】

また、問題判定部３００１は、一度、Ｉ＿ｘ（ｔ）＞ＴＨ１になった後、一定時間が経過するまで、問題発生時点Ｔを更新しないとしてもよい。これにより、問題判定部３００１は、問題発生時点Ｔが短期的に変化を繰り返すことを防止することができ、情報処理装置１００の動作安定性が低下することを防止することができる。

【0214】

問題判定部３００１は、Ｉ＿ｘ（ｔ）を監視し、閾値ＴＨ１を下回った時点を、問題発生時点Ｔとしてもよい。閾値ＴＨ１は、例えば、指標値用閾値管理テーブル６００により特定される。問題判定部３００１は、例えば、Ｉ＿ｘ（ｔ）＜ＴＨ１であれば、問題発生時点Ｔ←ｔに設定する。

【0215】

この際、問題判定部３００１は、一度、Ｉ＿ｘ（ｔ）＜ＴＨ１になった後、Ｉ＿ｘ（ｔ）が一定時間続けて一定以上になるまで、問題発生時点Ｔを更新しないとする。問題判定部３００１は、例えば、５分間Ｉ＿ｘ（ｔ）＞ＴＨ１が続くまでは、問題発生時点Ｔを更新しない。

【0216】

また、問題判定部３００１は、一度、Ｉ＿ｘ（ｔ）＜ＴＨ１になった後、一定時間が経過するまで、問題発生時点Ｔを更新しないとしてもよい。これにより、問題判定部３００１は、問題発生時点Ｔが短期的に変化を繰り返すことを防止することができ、情報処理装置１００の動作安定性が低下することを防止することができる。

【0217】

問題判定部３００１は、Ｉ＿ｘ（ｔ）を監視し、閾値上限ＴＨ_-と閾値下限ＴＨ₊との範囲を超えた時点を、問題発生時点Ｔとしてもよい。閾値上限ＴＨ_-と閾値下限ＴＨ₊とは、例えば、指標値用閾値管理テーブル６００により特定される。問題判定部３００１は、例えば、Ｉ＿ｘ（ｔ）＜ＴＨ_-またはＩ＿ｘ（ｔ）＜ＴＨ₊であれば、問題発生時点Ｔ←ｔに設定する。

【0218】

この際、問題判定部３００１は、一度、範囲を超えた後、Ｉ＿ｘ（ｔ）が一定時間続けて範囲内に収まるまで、問題発生時点Ｔを更新しないとする。問題判定部３００１は、例えば、３０秒間ＴＨ_-≦Ｉ＿ｘ（ｔ）≦ＴＨ₊が続くまでは、問題発生時点Ｔを更新しない。

【0219】

また、問題判定部３００１は、一度、範囲を超えた後、一定時間が経過するまで、問題発生時点Ｔを更新しないとしてもよい。これにより、問題判定部３００１は、問題発生時点Ｔが短期的に変化を繰り返すことを防止することができ、情報処理装置１００の動作安定性が低下することを防止することができる。

【0220】

問題判定部３００１は、機械学習を用いて、業務に問題が発生した問題発生時点Ｔを特定してもよい。問題判定部３００１は、例えば、時系列データの異常値検知手法を用いて、問題発生時点Ｔを特定する。問題判定部３００１は、具体的には、ｋ近傍法を用いて、指標値が近傍ｋ個の指標値の平均値から一定以上離れた時点に、業務に問題が発生したと判定し、問題発生時点Ｔを特定する。問題判定部３００１は、具体的には、指標値の予測モデルを用意しておき、予測モデルで予測される指標値と、実際の指標値との差分が一定以上である時点に、業務に問題が発生したと判定し、問題発生時点Ｔを特定する。

【0221】

問題判定部３００１は、例えば、ＳＶＭを用いて、問題発生時点Ｔを特定する。問題判定部３００１は、具体的には、指標値と、問題の有無のタグとを対応付けた学習データセットを用意しておき、Ｃ－ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎを用いて、分類境界を特定しておく。そして、問題判定部３００１は、特定した分類境界に従って、業務に問題が発生したか否かを判定し、問題発生時点Ｔを特定する。問題判定部３００１は、複数の指標値Ｉ＿ｘ（ｔ）の組み合わせに基づいて、業務に問題が発生したか否かを判定してもよい。

【0222】

変化パターン管理テーブル１０００は、項目番号ｊ、行動番号ｋとして、指標値タグＭ＿Ｉ（ｊ）＝指標値番号ｘ、関連行動Ｍ＿Ａ（ｊ，ｋ）、関連行動の変化パターンＭ＿Ｐ（ｊ，ｋ）、原因Ｍ＿Ｃ（ｊ）を対応付けて記憶している。変化パターン管理テーブル１０００は、逐次更新されてもよい。

【0223】

行動量算出部３００２は、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃを用いて、行動名Ａ＿ｕ（ｉ）同士のコサイン類似度を算出し、行動類似度ｓに設定する。行動量算出部３００２は、行動類似度ｓが、類似度判定閾値ＴＨ２より大きいか否かを判定する。行動量算出部３００２は、行動類似度ｓが類似度判定閾値ＴＨ２より大きくなる行動名Ａ＿ｕ（ｉ）同士を、類似する行動名としてグループ化する。行動量算出部３００２は、グループ化した結果を、グループ管理テーブル８００に記憶する。類似度判定閾値ＴＨ２は、例えば、類似度用閾値管理テーブル９００により特定される。例えば、ＴＨ２＝０．８である。

【0224】

行動量算出部３００２は、探索幅管理テーブル１３００を参照して、問題発生時点Ｔを基準に、探索時間範囲Ｔ－Ｔａ＿ｘ～Ｔ＋Ｔｂ＿ｘを設定する。例えば、指標値番号１に対応するＴａ＿１＝２０分、指標値番号１に対応するＴｂ＿１＝０分である。Ｔａ＿ｘ、Ｔｂ＿ｘは、例えば、指標値の特性に合わせて予め設定される。

【0225】

行動量算出部３００２は、探索時間範囲において、Ｍ＿Ａ（ｊ，ｋ）と一致するＡ＿ｕ（ｉ）を探索する。行動量算出部３００２は、Ｍ＿Ａ（ｊ，ｋ）と一致するＡ＿ｕ（ｉ）があれば、正規化した関連行動の量Ｑ（ｊ，ｋ）を算出する。この際、行動量算出部３００２は、類似する関連行動の量は合算することとする。

【0226】

行動量算出部３００２は、例えば、Ｍ＿Ａ（ｊ，ｋ）＝Ａ＿ｕ（ｉ）であれば、Ｑ（ｊ，ｋ）＝Ｑ（ｊ，ｋ）＋｛Ｄｅ＿ｕ（ｉ）－Ｄｓ＿ｕ（ｉ）｝を算出する。行動量算出部３００２は、Ｍ＿Ａ（ｊ，ｋ）ごとに、Ｑ（ｊ，ｋ）を算出した後、単位時間当たりに正規化し、Ｑ（ｊ，ｋ）を更新する。行動量算出部３００２は、具体的には、Ｑ（ｊ，ｋ）＝Ｑ（ｊ，ｋ）／｛Ｔａ＿ｘ＋Ｔｂ＿ｘ｝を算出する。

【0227】

ここでは、行動量算出部３００２が、関連行動の量Ｑ（ｊ，ｋ）を、対象者が関連行動を行った時間の合計に基づいて算出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、行動量算出部３００２が、関連行動の量Ｑ（ｊ，ｋ）を、対象者１人当たりの関連行動を行った平均時間に基づいて算出する場合があってもよい。

【0228】

また、例えば、行動量算出部３００２が、関連行動の量Ｑ（ｊ，ｋ）を、関連行動を行った総人数、または、平均人数に基づいて算出する場合があってもよい。また、例えば、行動量算出部３００２が、関連行動の量Ｑ（ｊ，ｋ）を、対象者が関連行動を行った場所の総面積、または、平均面積に基づいて算出する場合があってもよい。

【0229】

行動量算出部３００２は、業務に問題がないと判定された場合、業務に問題がないと判定された時点における、関連行動の量の平均値を算出し、平時における関連行動の量Ｑ＿ａｖｅ（ｊ，ｋ）として平時関連行動量管理テーブル１５００に記憶する。行動量算出部３００２は、平時における関連行動の量Ｑ＿ａｖｅ（ｊ，ｋ）を、関連行動の量Ｑ（ｊ，ｋ）と同様の手法により算出する。平時における関連行動の量Ｑ＿ａｖｅ（ｊ，ｋ）は、初期状態では規定値に設定されてもよい。行動量算出部３００２は、例えば、定期的に、平時における関連行動の量Ｑ＿ａｖｅ（ｊ，ｋ）を更新する。定期的とは、例えば、月に１度である。

【0230】

原因特定部３００３は、マージン管理テーブル１６００に基づいて、比較用のマージンＭ（ｊ，ｋ）を取得する。マージンＭ（ｊ，ｋ）は、例えば、指標値および関連行動の特性に合わせて予め設定される。マージンＭ（ｊ，ｋ）は、例えば、機械学習により設定されてもよい。

【0231】

原因特定部３００３は、変化パターン管理テーブル１０００を参照して、Ｑ（ｊ，ｋ）とＱ＿ａｖｅ（ｊ，ｋ）とを比較した結果に基づいて、原因Ｃを特定する。原因特定部３００３は、例えば、Ｍ＿Ｐ（ｊ，ｋ）＝－であり、かつ、Ｑ（ｊ，ｋ）＜Ｑ＿ａｖｅ（ｊ，ｋ）－Ｍ（ｊ，ｋ）であれば、Ｃ＝Ｍ＿Ｃ（ｊ）と特定する。原因特定部３００３は、例えば、Ｍ＿Ｐ（ｊ，ｋ）＝＋であり、かつ、Ｑ（ｊ，ｋ）＞Ｑ＿ａｖｅ（ｊ，ｋ）＋Ｍ（ｊ，ｋ）であれば、Ｃ＝Ｍ＿Ｃ（ｊ）と特定する。原因特定部３００３は、Ｃが複数特定された場合、複数のＣを、業務に問題が発生した原因と特定する。次に、図３２の説明に移行する。

【0232】

図３２において、表示制御部３００４は、画面３２００を生成する。画面３２００は、指標値のグラフ３２１０と、Ａスタッフの名前と対応付けた行動のグラフ３２２１と、Ｂスタッフの名前と対応付けた行動のグラフ３２２２と、Ｃスタッフの名前と対応付けた行動のグラフ３２２３とを含む。

【0233】

画面３２００において、原因「緊急搬送」を特定する際に指標となった関連行動「センター待機」と、原因「緊急搬送」となった行動「搬送」と、行動「搬送」を行った対象者「Ｂスタッフ」とが、特定の表示態様で表示される。図３２の例では、特定の表示態様は、矩形で囲った態様である。画面３２００は、さらに、原因「緊急搬送」を特定する際に指標となった関連行動「センター待機」と、原因「緊急搬送」となった行動「搬送」と、行動「搬送」を行った対象者「Ｂスタッフ」との一覧３２３０を含む。表示制御部３００４は、生成した画面３２００の表示要求を、管理者用端末２０３に送信することにより、画面３２００を、管理者用端末２０３に表示させる。

【0234】

【0235】

情報処理装置１００は、具体的には、業務に「カルテルが行われる」という問題が発生した場合、「他社と入札情報を共有する」という直接的な理由の他、「他社から話を持ち掛けられた」などの潜在的な原因を、管理者が把握可能にすることができる。また、業務に問題を発生させる潜在的な原因が複数考えられる場合がある。これに対し、情報処理装置１００は、潜在的な原因が「上司から当然に引継ぎされた」、または、「他社から話を持ち掛けられた」などのいずれの理由であるかを特定することができ、潜在的な原因を精度よく特定することができる。

【0236】

情報処理装置１００は、具体的には、業務に「ナースコールの応答時間が長い」という問題が発生した場合、「看護師がナースセンターに待機していない」という直接的な理由を把握可能にすることができる。さらに、情報処理装置１００は、「緊急搬送が入った」などの潜在的な原因を、管理者が把握可能にすることができる。また、業務に問題を発生させる潜在的な原因が複数考えられる場合がある。これに対し、情報処理装置１００は、潜在的な原因が「緊急搬送が入った」、「当直の看護師が少なかった」、または、「ナースコールの回数が平時より多かった」などのいずれの理由であるかを特定することができ、潜在的な原因を精度よく特定することができる。

【0237】

（情報処理装置１００の動作の第２の具体例）
次に、図３３～図３５を用いて、情報処理装置１００の動作の第２の具体例について説明する。第２の具体例は、情報処理装置１００が、対象者の行動を示すセンサデータを、状態検出装置２０５から収集し、行動の時系列データを取得する場合に対応する。

【0238】

まず、図３３を用いて、第２の具体例における情報処理システム２００の構成例について説明する。

【0239】

図３３は、第２の具体例における情報処理システム２００の構成例を示す説明図である。第２の具体例では、情報処理システム２００は、情報処理装置１００と、指標値管理装置２０２と、管理者用端末２０３と、状態検出装置２０５とを含む。ここで、情報処理装置１００は、クラウド上に実現されてもよい。指標値管理装置２０２は、クラウド上に実現されてもよい。

【0240】

次に、図３４を用いて、第２の具体例における情報処理装置１００の機能的構成の具体例について説明する。

【0241】

図３４は、第２の具体例における情報処理装置１００の機能的構成の具体例を示す説明図である。図３４において、情報処理装置１００は、問題判定部３４０１と、プロセス推定部３４０２と、行動量算出部３４０３と、原因特定部３４０４と、表示制御部３４０５とを有する。情報処理装置１００は、変化パターン管理テーブル１２００と、平時関連行動量管理テーブル１５００をと有する。

【0242】

情報処理装置１００は、ユーザＩＤと対応付けられたセンサデータを１以上取得し、１以上のセンサデータに基づいて、行動の時系列データを１以上取得する。センサデータは、例えば、対象者の映像、または、対象者の音声などを含む。センサデータは、例えば、所定の装置の利用ログ、所定のシステムの利用ログ、所定のサービスの利用ログなどを含む。センサデータは、例えば、対象者の加速度、または、対象者の生体情報などを含む。情報処理装置１００は、指標値の時系列データを１以上取得する。

【0243】

プロセス推定部３４０２は、ユーザＩＤと対応付けられたセンサデータに基づいて、各時点における対象者の行動を認識し、行動の時系列データを生成する。プロセス推定部３４０２は、さらに、ユーザＩＤと対応付けられたセンサデータに基づいて、指標値を生成してもよい。問題判定部３４０１は、指標値に基づいて、各時点における問題の有無を判定し、問題発生時点を特定する。行動量算出部３４０３は、問題発生時点を基準に前後の時間を含む所定の時間帯を問題発生時間として特定し、行動の時系列データに基づいて、問題発生時間における関連行動に該当する行動を抽出し、関連行動の量を算出する。原因特定部３４０４は、平時における関連行動の量と、問題発生時間における関連行動の量とを比較し、変化パターン管理テーブル１２００に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する。表示制御部３４０５は、関連行動と、原因とを、行動の時系列データと対応付けて、管理者用端末２０３に表示させる。

【0244】

次に、情報処理装置１００の動作の第２の具体例について説明する。状態検出装置２０５は、撮像装置を有し、顔認識技術により、対象者が映った映像を検出すると、対象者の映像と、撮影時点と、状態検出装置２０５の位置とを含むセンサデータを、対象者を識別するユーザＩＤと対応付けて、情報処理装置１００に送信する。情報処理装置１００は、状態検出装置２０５から、ユーザＩＤに対応付けられたセンサデータを取得する。

【0245】

【0246】

【0247】

プロセス推定部３４０２は、センサデータに基づいて、ユーザＩＤ＝ｕ’と、行動開始時点Ｄｓ＿ｕ’（ｉ）と、行動終了時点Ｄｅ＿ｕ’（ｉ）と、行動名Ａ＿ｕ’（ｉ）との組み合わせを取得し、行動管理テーブル５００に記憶する。

【0248】

行動名は、例えば、予め場所に対応付けられるとする。プロセス推定部３４０２は、例えば、対象者が病室に居れば、病室に対応付けられた行動名「患者応対」を特定する。プロセス推定部３４０２は、例えば、対象者が手術室に居れば、手術室に対応付けられた行動名「手術」を特定する。プロセス推定部３４０２は、例えば、対象者がナースセンターに居れば、ナースセンターに対応付けられた行動名「センター待機」を特定する。プロセス推定部３４０２は、複数の種類のセンサデータに基づいて、対象者の行動を認識してもよい。

【0249】

この際、プロセス推定部３４０２は、さらに、センサデータに基づいて、指標値を生成してもよい。指標値は、例えば、所定の場所に居る対象者を識別するユーザＩＤ、所定の場所に居る対象者の属性を識別する情報などである。属性は、例えば、職種である。職種は、具体的には、医師、看護師、事務員などである。

【0250】

問題判定部３４０１は、指標値Ｉ＿ｘ（ｔ）と、プロセス推定部３４０２が生成した新たな指標値とを併せて、指標値Ｉ’＿ｘ（ｔ）に設定する。問題判定部３４０１は、条件管理テーブル７００に基づいて、Ｉ’＿ｘ（ｔ）に対応する条件を取得する。問題判定部３４０１は、Ｉ’＿ｘ（ｔ）を監視し、取得した条件を満たした時点を、問題発生時点Ｔに設定する。この際、問題判定部３４０１は、一度、条件を満たしたと判定した後、条件を満たさなくなってから一定時間が経過するまで、問題発生時点Ｔを更新しない。一定時間は、例えば、３０秒である。

【0251】

変化パターン管理テーブル１２００は、項目番号ｊ’、行動等番号ｋ’として、指標値タグＭ＿Ｉ’（ｊ’）＝指標値番号ｘ、関連行動Ｍ＿Ａ’（ｊ’，ｋ’）、関連行動の変化パターンＭ＿Ｐ’（ｊ’，ｋ’）、原因Ｍ＿Ｃ’（ｊ’）を対応付けて記憶している。変化パターン管理テーブル１２００は、逐次更新されてもよい。

【0252】

行動量算出部３４０３は、探索幅管理テーブル１３００を参照して、問題発生時点Ｔを基準に、探索時間範囲Ｔ－Ｔａ＿ｘ～Ｔ＋Ｔｂ＿ｘを設定する。例えば、指標値番号１に対応するＴａ＿１＝２０分、指標値番号１に対応するＴｂ＿１＝０分である。Ｔａ＿ｘ、Ｔｂ＿ｘは、例えば、指標値の特性に合わせて予め設定される。

【0253】

行動量算出部３４０３は、探索時間範囲において、Ｍ＿Ａ’（ｊ’，ｋ’）と一致するＡ＿ｕ’（ｉ）を探索する。行動量算出部３４０３は、Ｍ＿Ａ’（ｊ’，ｋ’）と一致するＡ＿ｕ’（ｉ）があれば、正規化した関連行動の量Ｑ（ｊ’，ｋ’）を算出する。関連行動の量Ｑ（ｊ’，ｋ’）は、例えば、関連行動を行った総人数に基づき算出される。

【0254】

行動量算出部３４０３は、例えば、Ｍ＿Ａ’（ｊ’，ｋ’）＝Ａ＿ｕ’（ｉ）であれば、Ｑ’（ｊ’，ｋ’）＝Ｑ’（ｊ’，ｋ’）＋１を算出する。行動量算出部３４０３は、Ｍ＿Ａ’（ｊ’，ｋ’）ごとに、Ｑ’（ｊ’，ｋ’）を算出した後、単位時間当たりに正規化し、Ｑ’（ｊ’，ｋ’）を更新する。行動量算出部３４０３は、具体的には、Ｑ’（ｊ’，ｋ’）＝Ｑ’（ｊ’，ｋ’）／｛Ｔａ＿ｘ＋Ｔｂ＿ｘ｝を算出する。

【0255】

行動量算出部３４０３は、所定の時間幅のうち、業務に問題がないと判定された時間幅における、関連行動の量の平均値を算出し、時間幅と対応付けて、平時における関連行動の量Ｑ’＿ａｖｅ（ｊ’，ｋ’）として平時関連行動量管理テーブル１５００に記憶する。所定の時間幅は、例えば、０時台、１時台、２時台などの各期間である。

【0256】

行動量算出部３４０３は、平時における関連行動の量Ｑ’＿ａｖｅ（ｊ’，ｋ’）を、関連行動の量Ｑ（ｊ’，ｋ’）と同様の手法により算出する。平時における関連行動の量Ｑ’＿ａｖｅ（ｊ’，ｋ’）は、初期状態では規定値に設定されてもよい。行動量算出部３４０３は、例えば、定期的に、平時における関連行動の量Ｑ’＿ａｖｅ（ｊ’，ｋ’）を更新する。定期的とは、例えば、月に１度である。

【0257】

原因特定部３４０４は、マージン管理テーブル１６００に基づいて、比較用のマージンＭ（ｊ’，ｋ’）を取得する。マージンＭ（ｊ’，ｋ’）は、例えば、指標値および関連行動の特性に合わせて予め設定される。マージンＭ（ｊ’，ｋ’）は、例えば、機械学習により設定されてもよい。原因特定部３４０４は、０時台、１時台、２時台などの各期間のうち、問題発生時点Ｔに対応する期間に対応付けられた、平時における関連行動の量Ｑ’＿ａｖｅ（ｊ’，ｋ’）を取得する。

【0258】

原因特定部３４０４は、変化パターン管理テーブル１２００を参照して、Ｑ’（ｊ’，ｋ’）とＱ’＿ａｖｅ（ｊ’，ｋ’）とを比較した結果に基づいて、原因Ｃを特定する。原因特定部３４０４は、例えば、Ｍ＿Ｐ（ｊ’，ｋ’）＝－であり、かつ、Ｑ’（ｊ’，ｋ’）＜Ｑ’＿ａｖｅ（ｊ’，ｋ’）－Ｍ（ｊ’，ｋ’）であれば、Ｃ＝Ｍ＿Ｃ（ｊ’）と特定する。原因特定部３４０４は、例えば、Ｍ＿Ｐ（ｊ’，ｋ’）＝＋であり、かつ、Ｑ’（ｊ’，ｋ’）＞Ｑ’＿ａｖｅ（ｊ’，ｋ’）＋Ｍ（ｊ’，ｋ’）であれば、Ｃ＝Ｍ＿Ｃ（ｊ’）と特定する。

【0259】

原因特定部３４０４は、関連行動または関連指標値と、変化パターンとのペアが複数あれば、すべてのペアが示す条件を満たす場合、Ｃ＝Ｍ＿Ｃ（ｊ’）と特定する。原因特定部３４０４は、原因Ｃが複数特定された場合、複数の原因Ｃを、業務に問題が発生した原因と特定する。

【0260】

原因特定部３４０４は、原因Ｃが特定されなかった場合、管理者用端末２０３との通信により、管理者からの原因Ｃの入力を受け付け、入力された原因Ｃに基づいて、変化パターン管理テーブル１２００を更新する場合があってもよい。

【0261】

この場合、原因特定部３４０４は、例えば、行動量算出部３４０３と同様に、行動量Ｓｑ（ｌ）を算出する。原因特定部３４０４は、例えば、Ａ＿ｕ’（ｉ）に基づいて、すべての行動名を特定し、行動名Ｓｎ（ｌ）として、解析情報管理テーブル１７００に記憶する。

【0262】

原因特定部３４０４は、例えば、探索時間範囲Ｔ－Ｔａ＿ｘ～Ｔ＋Ｔｂ＿ｘにおいて、行動名Ｓｎ（ｌ）の行動を行っている対象者の数を、問題発生時間における行動の量Ｓｑ（ｌ）として算出する。原因特定部３４０４は、例えば、問題発生時間における行動の量Ｓｑ（ｌ）を、単位時間当たりに正規化し、正規化後の問題発生時間における行動の量Ｓｑ（ｌ）を、解析情報管理テーブル１７００に記憶する。原因特定部３４０４は、具体的には、Ｓｑ（ｌ）＝Ｓｑ（ｌ）／｛Ｔａ＿ｘ＋Ｔｂ＿ｘ｝と正規化する。

【0263】

原因特定部３４０４は、例えば、平時の時間帯における行動の量Ｓｑ＿ａｖｅ（ｌ）を算出する。原因特定部３４０４は、具体的には、解析情報管理テーブル１７００に基づいて、探索幅Ｔｃを取得する。原因特定部３４０４は、具体的には、平時の時間帯Ｔ＋Ｔｂ＿ｘ～Ｔ＋Ｔｂ＿ｘ＋Ｔｃにおける、行動名Ｓｎ（ｌ）の行動を行っている対象者の数を、平時の時間帯における行動の量Ｓｑ＿ａｖｅ（ｌ）として算出する。

【0264】

原因特定部３４０４は、例えば、平時の時間帯における行動の量Ｓｑ＿ａｖｅ（ｌ）を、単位時間当たりに正規化し、正規化後の平時の時間帯における行動の量Ｓｑ＿ａｖｅ（ｌ）を、解析情報管理テーブル１７００に記憶する。原因特定部３４０４は、具体的には、Ｓｑ＿ａｖｅ（ｌ）＝Ｓｑ＿ａｖｅ（ｌ）／Ｔｃと正規化する。

【0265】

原因特定部３４０４は、例えば、問題発生時間における行動の量Ｓｑ（ｌ）と、平時の時間帯における行動の量Ｓｑ＿ａｖｅ（ｌ）とを比較する。原因特定部３４０４は、例えば、比較した結果に基づいて、業務に問題が発生した原因と対応付ける候補となる、行動名Ｒ＿Ａと変化パターンＲ＿Ｐとのペアを特定し、候補管理テーブル１９００に記憶する。

【0266】

原因特定部３４０４は、具体的には、候補判定閾値管理テーブル１８００に基づいて、閾値ＴＨ５と閾値ＴＨ６とを取得する。原因特定部３４０４は、具体的には、Ｓｑ（ｌ）－Ｓｑ＿ａｖｅ（ｌ）＞ＴＨ５であれば、Ｒ＿Ａ←Ｓｎ（ｌ）と設定し、Ｒ＿Ｐ←＋と設定する。原因特定部３４０４は、具体的には、Ｓｑ＿ａｖｅ（ｌ）－Ｓｑ（ｌ）＞ＴＨ６であれば、Ｒ＿Ａ←Ｓｎ（ｌ）と設定し、Ｒ＿Ｐ←－と設定する。

【0267】

原因特定部３４０４は、例えば、候補管理テーブル１９００に基づいて、行動名Ｒ＿Ａと変化パターンＲ＿Ｐとのペアを、管理者用端末２０３に送信する。管理者用端末２０３は、受信した行動名Ｒ＿Ａと変化パターンＲ＿Ｐとのペアを、管理者が参照可能に出力し、管理者から、行動名Ｒ＿Ａと変化パターンＲ＿Ｐとのペアに、原因を対応付けるか否かの指示を受け付ける。管理者用端末２０３は、原因を対応付ける指示を受け付けた場合、さらに、原因の入力を受け付ける。

【0268】

管理者用端末２０３は、原因を対応付けるか否かの指示を、原因特定部３４０４に送信し、入力された原因があれば、入力された原因を併せて原因特定部３４０４に送信する。原因特定部３４０４は、原因を対応付ける指示と、入力された原因とを受信すると、行動名Ｒ＿Ａと変化パターンＲ＿Ｐとのペアに、入力された原因を対応付けて、変化パターン管理テーブル１２００に追加する。原因特定部３４０４は、例えば、Ｍ＿Ｉ（ｊ）←既存の指標値番号ｘと重複しない値、Ｍ＿Ａ（ｊ，ｋ）←Ｒ＿Ａ、Ｍ＿Ｐ（ｊ，ｋ）←Ｒ＿Ｐ、Ｍ＿Ｃ（ｊ）←入力された原因と設定し、変化パターン管理テーブル１２００に追加する。これにより、原因特定部３４０４は、今後、業務に問題が発生した原因を、精度よく特定可能にすることができる。

【0269】

次に、図３５を用いて、第２の具体例における表示例について説明する。

【0270】

図３５は、情報処理装置１００の動作の第２の具体例を示す説明図である。図３５において、表示制御部３４０５は、画面３５００を生成する。画面３５００は、指標値のグラフ３５１０と、Ａスタッフの名前と対応付けた行動のグラフ３５２１と、Ｂスタッフの名前と対応付けた行動のグラフ３５２２と、Ｃスタッフの名前と対応付けた行動のグラフ３５２３とを含む。

【0271】

画面３５００において、原因「患者数過多」を示すメッセージ「！！患者数過多！！」が、グラフ３５２１～３５２３と併せて表示される。画面３５００において、原因「患者数過多」を特定する際に指標となった関連行動「処置」が、特定の表示態様で表示される。表示制御部３４０５は、生成した画面３５００の表示要求を、管理者用端末２０３に送信することにより、画面３５００を、管理者用端末２０３に表示させる。

【0272】

これにより、情報処理装置１００は、対象者の行動が、業務に問題が発生した原因ではない状況でも、画面３５００に、原因を示すメッセージを含めることができる。情報処理装置１００は、管理者が、原因「患者数過多」を特定する際に指標となった関連行動「処置」を参照して、業務に問題が発生した直接的または表層的な理由を把握可能にすることができる。また、情報処理装置１００は、管理者が、メッセージを参照して、業務に問題が発生した間接的または潜在的な原因を把握可能にすることができる。このため、情報処理装置１００は、管理者にかかる作業負担、作業時間、および、精神負担などを低減することができる。

【0273】

【0274】

【0275】

（全体処理手順）
次に、図３６を用いて、情報処理装置１００が実行する、全体処理手順の一例について説明する。全体処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。

【0276】

図３６は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。図３６において、情報処理装置１００は、指標値の時系列データと、特徴値の時系列データとを取得する（ステップＳ３６０１）。特徴値は、例えば、センサ値である。

【0277】

次に、情報処理装置１００は、指標値が閾値を超えるか否かを判定する（ステップＳ３６０２）。ここで、閾値を超えない場合（ステップＳ３６０２：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、全体処理を終了する。一方で、閾値を超える場合（ステップＳ３６０２：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ３６０３の処理に移行する。

【0278】

ステップＳ３６０３では、情報処理装置１００は、指標値が閾値を超えた問題発生時点を特定する（ステップＳ３６０３）。次に、情報処理装置１００は、特徴値の時系列データに基づいて、複数の対象者のそれぞれが、複数の時点のそれぞれで行った行動を認識する（ステップＳ３６０４）。そして、情報処理装置１００は、対象者ごとの行動を記録した行動の時系列データを生成する（ステップＳ３６０５）。

【0279】

次に、情報処理装置１００は、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００を取得する（ステップＳ３６０６）。そして、情報処理装置１００は、問題発生時点を含む問題発生時間における対象者の行動を選択する（ステップＳ３６０７）。

【0280】

次に、情報処理装置１００は、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００に基づいて、選択した行動が、関連行動であるか否かを判定する（ステップＳ３６０８）。ここで、関連行動である場合（ステップＳ３６０８：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ３６０９の処理に移行する。一方で、関連行動ではない場合（ステップＳ３６０８：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ３６１０の処理に移行する。

【0281】

ステップＳ３６０９では、情報処理装置１００は、問題発生時間における関連行動の量を更新する（ステップＳ３６０９）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ３６１０の処理に移行する。

【0282】

ステップＳ３６１０では、情報処理装置１００は、すべての行動を選択したか否かを判定する（ステップＳ３６１０）。ここで、未選択の行動がある場合（ステップＳ３６１０：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ３６０８の処理に戻る。一方で、すべての行動を選択している場合（ステップＳ３６１０：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ３６１１の処理に移行する。

【0283】

ステップＳ３６１１では、情報処理装置１００は、平時における関連行動の量を取得する（ステップＳ３６１１）。次に、情報処理装置１００は、変化パターン管理テーブル１０００，１１００，１２００を参照して、算出した関連行動の量と、取得した平時における関連行動の量とを比較した結果に基づいて、原因を特定する（ステップＳ３６１２）。

【0284】

そして、情報処理装置１００は、特定した原因と、関連行動と、関連行動を行った対象者とを把握可能に、行動の時系列データと併せて表示する（ステップＳ３６１３）。その後、情報処理装置１００は、全体処理を終了する。

【0285】

ここで、情報処理装置１００は、図３６の一部ステップの処理の順序を入れ替えて実行してもよい。また、情報処理装置１００は、図３６の一部ステップの処理を省略してもよい。

【0286】

以上説明したように、情報処理装置１００によれば、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たしたことを検出することができる。情報処理装置１００によれば、複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を特定可能な第１の情報に基づいて、事象に対する指標値が条件を満たした時点に対応する時間帯における事象に関連する行動の量を取得することができる。情報処理装置１００によれば、取得した時間帯における事象に関連する行動の量と、過去の時間帯における事象に関連する行動の量とを比較することができる。情報処理装置１００によれば、事象に対する指標値が条件を満たす原因が発生していない場合に対する、原因が発生した場合の事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を特定することができる。換言すれば、情報処理装置１００は、業務に問題が発生した原因を特定することができる。

【0287】

情報処理装置１００によれば、事象に対する指標値が条件を満たす原因が発生していない場合に対する、原因が発生した場合の事象に関連する複数の行動のそれぞれの量の変化傾向を特定可能な第２の情報を記憶することができる。情報処理装置１００によれば、第１の情報に基づいて、時間帯における事象に関連する複数の行動のそれぞれの量を取得することができる。情報処理装置１００によれば、取得した時間帯における事象に関連する複数の行動のそれぞれの量と、過去の時間帯における事象に関連する複数の行動のそれぞれの量とを比較することができる。情報処理装置１００によれば、第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、複数の行動に基づいて、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を特定することができる。

【0288】

情報処理装置１００によれば、事象に対する指標値が条件を満たす原因が発生していない場合に対する、原因が発生した場合の、行動の量の変化傾向、および、指標値に関連する他の指標値の統計値の変化傾向を特定可能な第２の情報を記憶することができる。情報処理装置１００によれば、時間帯における事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値を取得することができる。情報処理装置１００によれば、時間帯における事象に関連する行動の量および事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値と、過去の時間帯における事象に関連する行動の量および事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値とを比較することができる。情報処理装置１００によれば、第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、行動の他、他の指標値も参照して、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を特定することができる。

【0289】

情報処理装置１００によれば、事象に対する指標値が条件を満たす原因が発生していない場合に対する、原因が発生した場合の事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な、入力された情報に基づいて、第２の情報を更新することができる。これにより、情報処理装置１００は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を特定する精度の向上を図ることができる。

【0290】

情報処理装置１００によれば、比較した結果、時間帯における事象に関連する行動の量と、過去の時間帯における事象に関連する行動の量との差分が閾値以下であるか否かを判定することができる。情報処理装置１００によれば、閾値以下である場合、事象に関連する行動と、過去の時間帯に対する、時間帯における事象に関連する行動の量の変化傾向と、事象とを対応付けて出力することができる。情報処理装置１００によれば、出力した結果、事象に対する指標値が条件を満たす原因を特定可能な、入力された情報に基づいて、第２の情報を更新することができる。これにより、情報処理装置１００は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を特定する精度の向上を図ることができる。

【0291】

情報処理装置１００によれば、複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を時間軸に沿って表示することができる。情報処理装置１００によれば、原因が、複数の時点のいずれかで対象者が行った行動であれば、表示した時間軸における、対象者と、原因となる行動と、事象に関連する行動との少なくともいずれかを、特定の表示態様で表示することができる。これにより、情報処理装置１００は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を把握し易くすることができる。

【0292】

情報処理装置１００によれば、複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を時間軸に沿って表示することができる。情報処理装置１００によれば、時間軸と共に、特定した原因を示すメッセージを表示することができる。これにより、情報処理装置１００は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を把握し易くすることができる。

【0293】

情報処理装置１００によれば、複数の行動のそれぞれを識別する名称に基づいて、複数の行動をグループ化することができる。情報処理装置１００によれば、第１の情報に基づいて、時間帯における事象に関連する行動を含むグループに属する１以上の行動のそれぞれの量に基づく統計量を取得することができる。情報処理装置１００によれば、取得した統計量と、過去の時間帯における事象に関連する行動を含むグループに属する１以上の行動のそれぞれの量に基づく統計量とを比較することができる。情報処理装置１００によれば、事象に対する指標値が条件を満たす原因が発生していない場合に対する、原因が発生した場合の事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、行動名に表記ゆれがある場合に適用することができ、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を特定する精度の向上を図ることができる。

【0294】

情報処理装置１００によれば、所定のセンサを用いて対象者の状態を認識した結果に基づいて、第１の情報を生成することができる。これにより、情報処理装置１００は、対象者が、自身の行動の予定を記録していない状況にも適用することができる。

【0295】

情報処理装置１００によれば、事象に関連する行動の量に、事象に関連する行動を行った対象者の数に関する統計量、事象に関連する行動を行った時間に関する統計量、または、事象に関連する行動を行った領域の大きさに関する統計量を採用することができる。これにより、情報処理装置１００は、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を特定するにあたり有用な性質を有する行動の量を採用することができる。

【0296】

情報処理装置１００によれば、時間帯に、事象に対する指標値が条件を満たした時点を採用することができる。これにより、情報処理装置１００は、事象に対する指標値が条件を満たした時点における行動の量に基づき、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を特定することができる。

【0297】

情報処理装置１００によれば、時間帯に、事象に対する指標値が条件を満たした時点を含む、所定の長さの時間幅を採用することができる。これにより、情報処理装置１００は、事象に対する指標値が条件を満たした時点を含む時間帯における行動の量に基づき、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を特定することができる。このため、情報処理装置１００は、業務に問題が発生する前または後の行動を参照することができ、所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たした原因を特定する精度の向上を図ることができる。

【0298】

情報処理装置１００によれば、条件に、指標値が、所定の範囲外であることを採用することができる。これにより、情報処理装置１００は、指標値が、所定の範囲外になった場合に、問題が発生したと判定することができる。

【0299】

情報処理装置１００によれば、条件に、指標値が識別する対象者が、特定の対象者以外であることを採用することができる。これにより、情報処理装置１００は、指標値が識別する対象者が、特定の対象者以外である場合に、問題が発生したと判定することができる。

【0300】

なお、本実施の形態で説明した情報処理方法は、予め用意されたプログラムをＰＣやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した情報処理プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。記録媒体は、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ（ＣｏｍｐａｃｔＤｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＭＯ（ＭａｇｎｅｔｏＯｐｔｉｃａｌｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（ＤｉｇｉｔａｌＶｅｒｓａｔｉｌｅＤｉｓｃ）などである。また、本実施の形態で説明した情報処理プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布してもよい。

【0301】

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0302】

（付記１）所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たしたことを検出し、
複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を特定可能な第１の情報に基づいて、前記事象に対する指標値が前記条件を満たした時点に対応する時間帯における前記事象に関連する行動の量を取得し、
取得した前記時間帯における前記事象に関連する行動の量と、過去の時間帯における前記事象に関連する行動の量とを比較し、
前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の前記事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

【0303】

（付記２）前記取得する処理は、
前記第１の情報に基づいて、前記時間帯における前記事象に関連する複数の行動のそれぞれの量を取得し、
前記比較する処理は、
取得した前記時間帯における前記事象に関連する複数の行動のそれぞれの量と、前記過去の時間帯における前記事象に関連する複数の行動のそれぞれの量とを比較し、
前記特定する処理は、
前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の前記事象に関連する複数の行動のそれぞれの量の変化傾向を特定可能な前記第２の情報に基づいて、前記比較した結果に対応する原因を特定する、ことを特徴とする付記１に記載の情報処理プログラム。

【0304】

（付記３）前記時間帯における前記事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値を取得する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記比較する処理は、
前記時間帯における前記事象に関連する行動の量および前記事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値と、前記過去の時間帯における前記事象に関連する行動の量および前記事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値とを比較し、
前記特定する処理は、
前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の、前記事象に関連する複数の行動のそれぞれの量の変化傾向および前記事象に対する指標値に関連する他の指標値の統計値の変化傾向を特定可能な前記第２の情報に基づいて、前記比較した結果に対応する原因を特定する、ことを特徴とする付記１または２に記載の情報処理プログラム。

【0305】

（付記４）前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の前記事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な、入力された情報に基づいて、前記第２の情報を更新する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１～３のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【0306】

（付記５）前記比較した結果、前記時間帯における前記事象に関連する行動の量と、前記過去の時間帯における前記事象に関連する行動の量との差分が閾値以下である場合、前記事象に関連する行動と、前記過去の時間帯に対する、前記時間帯における前記事象に関連する行動の量の変化傾向と、前記事象とを対応付けて出力し、
出力した結果、前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因を特定可能な、入力された情報に基づいて、前記第２の情報を更新する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１～４のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【0307】

（付記６）前記複数の時点のそれぞれで前記対象者が行った行動を時間軸に沿って表示し、
前記原因が、前記複数の時点のいずれかで前記対象者が行った行動であれば、表示した前記時間軸における、前記対象者と、前記原因となる行動と、前記事象に関連する行動との少なくともいずれかを、特定の表示態様で表示する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１～５のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【0308】

（付記７）前記複数の時点のそれぞれで前記対象者が行った行動を時間軸に沿って表示し、
前記時間軸と共に、特定した前記原因を示すメッセージを表示する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１～６のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【0309】

（付記８）複数の行動のそれぞれを識別する名称に基づいて、前記複数の行動をグループ化する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記取得する処理は、
前記第１の情報に基づいて、前記時間帯における前記事象に関連する行動を含むグループに属する１以上の行動のそれぞれの量に基づく統計量を取得し、
前記比較する処理は、
取得した前記統計量と、前記過去の時間帯における前記事象に関連する行動を含むグループに属する１以上の行動のそれぞれの量に基づく統計量とを比較し、
前記特定する処理は、
前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の前記事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する、ことを特徴とする付記１～７のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【0310】

（付記９）所定のセンサを用いて前記対象者の状態を認識した結果に基づいて、前記第１の情報を生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１～８のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【0311】

（付記１０）前記事象に関連する行動の量は、前記事象に関連する行動を行った前記対象者の数に関する統計量、前記事象に関連する行動を行った時間に関する統計量、または、前記事象に関連する行動を行った領域の大きさに関する統計量である、ことを特徴とする付記１～９のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【0312】

（付記１１）前記時間帯は、前記事象に対する指標値が前記条件を満たした時点である、ことを特徴とする付記１～１０のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【0313】

（付記１２）前記時間帯は、前記事象に対する指標値が前記条件を満たした時点を含む、所定の長さの時間幅である、ことを特徴とする付記１～１１のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【0314】

（付記１３）前記条件は、前記指標値が、所定の範囲外であることを示す、ことを特徴とする付記１～１２のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【0315】

（付記１４）前記指標値は、前記事象に関連する行動を行った対象者を識別する値であり、
前記条件は、前記指標値が識別する対象者が、特定の対象者以外であることを示す、ことを特徴とする付記１～１３のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【0316】

（付記１５）所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たしたことを検出し、
複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を特定可能な第１の情報に基づいて、前記事象に対する指標値が前記条件を満たした時点に対応する時間帯における前記事象に関連する行動の量を取得し、
取得した前記時間帯における前記事象に関連する行動の量と、過去の時間帯における前記事象に関連する行動の量とを比較し、
前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の前記事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。

【0317】

（付記１６）所定の事象に対する指標値が所定の条件を満たしたことを検出し、
複数の時点のそれぞれで対象者が行った行動を特定可能な第１の情報に基づいて、前記事象に対する指標値が前記条件を満たした時点に対応する時間帯における前記事象に関連する行動の量を取得し、
取得した前記時間帯における前記事象に関連する行動の量と、過去の時間帯における前記事象に関連する行動の量とを比較し、
前記事象に対する指標値が前記条件を満たす原因が発生していない場合に対する、前記原因が発生した場合の前記事象に関連する行動の量の変化傾向を特定可能な第２の情報に基づいて、比較した結果に対応する原因を特定する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

【符号の説明】

【0318】

１００情報処理装置
２００情報処理システム
２０１情報蓄積装置
２０２指標値管理装置
２０３管理者用端末
２０４行動記録端末
２０５状態検出装置
２１０ネットワーク
３００，２０００，２１００，２２００バス
３０１，２００１，２１０１，２２０１ＣＰＵ
３０２，２００２，２１０２，２２０２メモリ
３０３，２００３，２１０３，２２０３ネットワークＩ／Ｆ
３０４，２００４記録媒体Ｉ／Ｆ
３０５，２００５記録媒体
４００指標値管理テーブル
５００行動管理テーブル
６００指標値用閾値管理テーブル
７００条件管理テーブル
８００グループ管理テーブル
９００類似度用閾値管理テーブル
１０００，１１００，１２００変化パターン管理テーブル
１３００探索幅管理テーブル
１４００関連行動量管理テーブル
１５００平時関連行動量管理テーブル
１６００マージン管理テーブル
１７００解析情報管理テーブル
１８００候補判定閾値管理テーブル
１９００候補管理テーブル
２００６ディスプレイ
２００７入力装置
２１０４タッチパネル
２１０５，２２０４センサ類
２３００記憶部
２３０１取得部
２３０２検出部
２３０３推定部
２３０４算出部
２３０５特定部
２３０６更新部
２３０７出力部
２４００，２４１１～２４１３，２８０１～２８０３，３２１０，３２２１～３２２３，３５１０，３５２１～３５２３グラフ
２４０１直線
２４０２時点
２４０３，２８００探索範囲
２４２０，２５０１，３２３０一覧
２６００，２７００，３２００，３５００画面
３００１，３４０１問題判定部
３００２，３４０３行動量算出部
３００３，３４０４原因特定部
３００４，３４０５表示制御部
３１００表
３４０２プロセス推定部

【図1】