JP6764697B2 - 勤務計画補助情報提供方法、勤務計画補助情報提供プログラムおよび勤務計画補助情報提供装置 - Google Patents

Description

本発明は、勤務計画補助情報提供方法、勤務計画補助情報提供プログラムおよび勤務計画補助情報提供装置に関する。

従来は、ドライバに休憩時間や場所を予め指定する技術がある。

特開２０１５−１２５６１１号公報

しかし、従来の技術によりドライバに休憩を促した状態は、ドライバの疲労状態は把握できないため、休憩を取るように指定した休憩指定時間よりも前に疲労により運転に危険な状態になる可能性がある。ひいては事故の発生を抑制できない場合がある。すなわち、従来の技術では、ドライバの体調を予測することは行われていない。このため、例えば、ドライバに勤務を割り当てる段階で、割当担当者が、あるドライバに割り当てようとしている勤務が適切か否かの判断ができない。

一つの側面では、事故の発生を抑制できる勤務計画補助情報提供方法、勤務計画補助情報提供プログラムおよび勤務計画補助情報提供装置を提供することを目的とする。

第１の案では、勤務計画補助情報提供方法は、コンピュータが、個人の過去の勤務実績と該個人の属性情報とを記憶した記憶部を参照して、該過去の勤務実績と該属性情報とに基づいて複数種類の作業を含む未来の勤務時間帯における、複数種類の作業ごとの該個人の疲労度を算出する処理を実行する。勤務計画補助情報提供方法は、コンピュータが、算出した疲労度を未来の勤務時間帯に含まれる複数の複数種類の作業のそれぞれと対応づけて出力する処理を実行する。

本発明の一の実施態様によれば、割り当てる勤務がドライバにとって適切か否かを示す情報を出力できるという効果を奏する。

図１は、システム構成の一例を説明する図である。 図２は、運行記録計の一例を示す図である。 図３は、運行情報のデータ構成の一例を示す図である。 図４は、状態情報のデータ構成の一例を示す図である。 図５は、勤務計画補助情報提供装置の一例を示す図である。 図６は、勤務実績情報のデータ構成の一例を示す図である。 図７は、ユーザ属性情報のデータ構成の一例を示す図である。 図８は、運行計画情報のデータ構成の一例を示す図である。 図９は、運行計画登録画面の一例を示す図である。 図１０は、ユーザ属性登録画面の一例を示す図である。 図１１Ａは、運転時間の算出の一例を示す図である。 図１１Ｂは、休憩時間の算出の一例を示す図である。 図１１Ｃは、休息時間の算出の一例を示す図である。 図１１Ｄは、待機時間の算出の一例を示す図である。 図１１Ｅは、荷積時間の算出の一例を示す図である。 図１１Ｆは、荷卸時間の算出の一例を示す図である。 図１１Ｇは、勤務間隔時間の算出の一例を示す図である。 図１１Ｈは、拘束時間の算出の一例を示す図である。 図１２Ａは、帰庫時の疲労度の算出の一例を示す図である。 図１２Ｂは、出庫時の疲労度の算出の一例を示す図である。 図１２Ｃは、帰庫時の疲労度の算出の一例を示す図である。 図１３は、疲労度掲示画面の一例を示す図である。 図１４は、勤務計画補助情報提供処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１５Ａは、眠気が検出された場合の疲労度の算出の一例を示す図である。 図１５Ｂは、リアルタイムの疲労度の算出の一例を示す図である。 図１５Ｃは、疲労度に応じた運行計画の修正の一例を示す図である。 図１５Ｄは、疲労度に応じた運行計画の修正の一例を示す図である。 図１６は、勤務計画補助情報提供プログラムを実行するコンピュータの構成の一例を示す図である。

以下に、本発明にかかる勤務計画補助情報提供方法、勤務計画補助情報提供プログラムおよび勤務計画補助情報提供装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせてもよい。

［システム構成］
例えば、運輸業界では、デジタルタコグラフなどの運行状態を監視する運行記録計を業務車両に取り付け、運行記録計から収集された情報を基に、運行管理を行っている。実施例１に係る運行管理を行うシステムの一例を説明する。図１は、システム構成の一例を説明する図である。図１に示すように、システム１は、勤務計画補助情報提供装置１０と、運行記録計１１と、端末装置１３とを有する。勤務計画補助情報提供装置１０、運行記録計１１および端末装置１３は、ネットワークＮに通信可能に接続されている。かかるネットワークＮの一態様としては、有線または無線を問わず、携帯電話などの移動体通信、インターネット（Internet）、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。

運行記録計１１は、例えば、車両の運転席付近に搭載され、搭載された車両の運行の監視および記録を行う装置である。運行記録計１１は、例えば、トラック、バスなどの業務車両１２に搭載されている。なお、図１の例では、運行記録計１１を搭載した業務車両１２を１台とした場合を例示したが、これに限定されず、業務車両１２を任意の数とすることができる。

端末装置１３は、例えば、運輸会社等の職場に配置された、パソコン等の端末装置である。端末装置１３は、例えば、職場の運行管理を担当する担当者が勤務計画補助情報提供装置１０にアクセスして業務車両１２の運行管理を行う際に利用される。

勤務計画補助情報提供装置１０は、業務車両１２の運行管理を行う装置である。また、勤務計画補助情報提供装置１０は、業務車両１２の運行計画などの勤務計画の作成を補助する情報を提供する。勤務計画補助情報提供装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータやサーバコンピュータなどのコンピュータである。勤務計画補助情報提供装置１０は、１台のコンピュータとして実装してもよく、また、複数台のコンピュータにより実装してもよい。例えば、業務車両１２の運行を管理する装置と、勤務計画の作成を補助する情報を提供する装置を別のコンピュータとして実装してもよい。なお、本実施例では、勤務計画補助情報提供装置１０を１台のコンピュータとした場合を例として説明する。

勤務計画補助情報提供装置１０は、運行管理を行う。例えば、勤務計画補助情報提供装置１０は、運行記録計１１で取得したドライバの各種の情報をネットワークＮ経由で収集する。勤務計画補助情報提供装置１０は、収集した情報に基づき、業務車両１２の運行管理を行う。なお、図１の例では、勤務計画補助情報提供装置１０は、運行記録計１１からネットワークＮ経由で各種の情報を収集する場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、勤務計画補助情報提供装置１０は、運行記録計１１で取得した各種の情報を、例えば、フラッシュメモリなどの記憶媒体を介して収集してもよい。また、例えば、勤務計画補助情報提供装置１０は、運行記録計１１で取得した各種の情報を、運行記録計１１との有線通信若しくは無線通信により収集してもよい。

［運行記録計の構成］
次に、各装置の構成について説明する。最初に、運行記録計１１の構成について説明する。図２は、運行記録計の一例を示す図である。図２に示す運行記録計１１は、車両状態検出部２０と、白線検知部２１と、ＧＰＳ(Global Positioning System)２２とを有する。また、運行記録計１１は、表示部２３と、操作部２４と、読取部２５と、眠気検出部２６と、外部Ｉ／Ｆ（interface）２７と、記憶部２８と、制御部２９とを有する。

車両状態検出部２０は、業務車両１２に関する各種の状態を検出する検出部である。例えば、車両状態検出部２０は、車両に設けられた速度センサからの信号に基づいて、車両の走行速度や走行距離を検出する。走行距離は、累積値として計測する。白線検知部２１は、車両の白線逸脱を検知する検出部である。例えば、白線検知部２１は、車両前面に向けられたカメラによる撮影画像の画像解析により道路の車線である白線の検出を行い、車両の白線逸脱を検知する。ＧＰＳ２２は、ＧＰＳ衛星からの信号に基づいて、車両の現在位置を測定する。

表示部２３は、各種の表示を行うデバイスである。例えば、表示部２３は、業務車両１２の運転席のドライバが視認可能な位置に設置された液晶ディスプレイ等の表示デバイスである。表示部２３は、警告メッセージなど各種のメッセージを表示する。また、表示部２３は、操作部２４からの操作に応じて、各種の操作画面を表示する。例えば、表示部２３は、操作部２４からの操作に応じて、運行状態を指定する操作画面を表示する。

操作部２４は、各種の操作入力を受け付けるボタンやタッチパネルなどの入力デバイスである。例えば、操作部２４には、運行状態を指定するステータススイッチが設けられている。操作部２４は、運行状態として、例えば、指定なし、運転、荷積、荷卸、休憩、休息、帰庫等の運行状態を指定することが可能とされている。指定なしは、例えば、運転はしていないものの車両内で運転が可能なように一時的に待機した場合の運行状態を示す。休憩は、例えば、食事などの短期間の休憩を行った場合の運行状態を示す。休息は、例えば、仮眠などの長期間の休憩を行った場合の運行状態を示す。なお、指定なし、休憩、休息の使い分けはこれに限定されるものではない。また、運行状態には、待機があっていてもよい。また、運行状態は、その他、各種の状態があっていてもよい。例えば、運行状態は、出庫の指定が可能であってもよい。操作部２４は、それぞれの運行状態ごとにスイッチが設けられ、それぞれの運行状態を指定可能とされていてもよい。また、操作部２４は、複数のボタンの組み合わせによってそれぞれの運行状態を指定可能とされていてもよい。例えば、操作部２４は、上下キー、十字キーなどの運行状態を切り替える切替ボタンと、運行状態を決定する決定ボタンとを含んで構成されてもよい。なお、本実施例に係る運行記録計１１は、何れかの運行状態が選択された場合、次の運行状態が選択されるまでの期間を、選択された運行状態が継続しているものとして扱う。例えば、運転が選択された場合、別の運行状態が選択されるまで、運転の運行状態が継続しているものとして扱われる。また、本実施例に係る運行記録計１１は、帰庫が選択された後に、最初に運転の運行状態が選択されたタイミングを出庫として扱う。なお、運行記録計１１は、それぞれの運行状態の開始と終了を指定できるように構成してもよい。例えば、「出庫」を示すボタンがドライバにより押下されたことを検出して、運行状態の開始としてもよい。

読取部２５は、例えば、ユーザＩＤ（identification）が記憶された非接触ＩＣカードと非接触ＩＣ通信を実行し、非接触ＩＣカードに記憶されたユーザＩＤを読み取ってユーザＩＤを取得する。非接触ＩＣカードとしては、例えば、運転免許証を用いることもできる。ユーザＩＤには、運転免許証に記憶された運転免許番号などの個人情報を用いてもよい。例えば、読取部２５は、運転免許証と非接触ＩＣ通信を実行し、運転免許証内の個人情報を読み取り、読み取った個人情報をユーザＩＤとして取得する。なお、ユーザＩＤは、操作部２４から入力してもよい。

眠気検出部２６は、眠気の発生を検出する検出部である。例えば、眠気検出部２６は、耳に付けるイヤリングタイプの接触方式や非接触方式の脈拍測定部により測定されるドライバの脈拍の揺らぎを解析してドライバの眠気を検知する。脈拍は、直接的な接触以外の方法で検出してもよい。例えば、眠気検出部２６は、ドライバに対して電波を照射し、電波の反射状況の変化を検出してドライバの脈拍を検出してもよい。

外部Ｉ／Ｆ２７は、例えば、他の装置と各種の情報を送受信するインタフェースである。運行記録計１１では、外部Ｉ／Ｆ２７は、ネットワークＮとの間で無線通信を行う無線通信インタフェースである。なお、運行記録計１１が勤務計画補助情報提供装置１０と記憶媒体を介して各種の情報を送受信する場合、外部Ｉ／Ｆ２７は、記憶媒体に対してデータを入出力するポートである。また、運行記録計１１が勤務計画補助情報提供装置１０と有線通信若しくは無線通信により各種の情報を送受信する場合、外部Ｉ／Ｆ２７は、有線通信若しくは無線通信を行う通信インタフェースである。

記憶部２８は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部２８は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non Volatile Static Random Access Memory）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。記憶部２８は、制御部２９で実行されるＯＳ（Operating System）や各種プログラムを記憶する。さらに、記憶部２８は、各種情報を記憶する。例えば、記憶部２８は、運行情報４０と、状態情報４１とを記憶する。

運行情報４０は、車両の運行に関する各種の情報を記憶したデータである。運行情報４０には、車両状態検出部２０、白線検知部２１、ＧＰＳ２２によりそれぞれ検出された各種のデータが記憶される。

図３は、運行情報のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、運行情報４０は、日時、ユーザＩＤ、属性、機器識別番号およびデータの各項目を有する。日時の項目は、データが検出された日時を記憶する領域である。ユーザＩＤの項目は、車両を運行するドライバの識別情報を記憶する領域である。ユーザＩＤの項目には、読取部２５により読み取ったドライバのユーザＩＤが記憶される。属性の項目は、検出されたデータの種別を示す識別情報を記憶する領域である。本実施例では、データの種別をわかりやすく示すため、データの種別を名称で示すが、例えば、データの種別を示す識別情報として属性コードが格納される。機器識別番号の項目は、運行記録計１１を識別する識別情報を記憶する領域である。運行記録計１１には、それぞれを識別する識別情報として、ユニークな機器識別番号が付与される。機器識別番号の項目には、運行記録計１１に付与された機器識別番号が格納される。データの項目は、検出されたデータを記憶する項目である。データの項目には、検出されたデータが格納される。例えば、属性が車速の場合、データの項目には、時速［km/h］の値が格納される。属性が走行距離の場合、データの項目には、走行距離［m］の累計値が格納される。属性が白線逸脱の場合、データの項目には、白線検知部２１により白線逸脱が検知されると「１」が格納される。属性がＧＰＳ２２により計測される位置の場合、データの項目には、ＧＰＳ２２に計測される位置情報が格納される。

図３の例では、ユーザＩＤ「ＸＸＸ１」のドライバが業務車両１２を運転しており、運行記録計１１の機器識別番号が「１２３４５６７」であることを示す。また、図３の例では、５月１日の８時００分に、車速が検出され、検出された車速が０［km/h］であることを示す。また、図３の例では、５月１日の８時００分に、走行距離が検出され、検出された走行距離が１，０００，０００［m］であることを示す。

状態情報４１は、ドライバの状態や運行状態に関する各種の情報を記憶したデータである。状態情報４１には、操作部２４で指定された運行状態を示す情報や、眠気検出部２６により検出された各種のデータが記憶される。

図４は、状態情報のデータ構成の一例を示す図である。状態情報４１は、運行情報４０と同様のデータ構成とされている。図４の例では、運行状態を示す属性を「運行ステータス」と定めている。また、眠気検出部２６による眠気の検出の属性を「眠気検出」と定めている。データの項目には、検出されたデータが格納される。例えば、属性が眠気検出の場合、データの項目には、眠気検出部２６により眠気が検出されると「１」が格納される。属性が運行ステータスの場合、データの項目には、操作部２４で指定された運行状態が格納される。本実施例では、運行状態をわかりやすく示すため、運行状態を名称で示すが、例えば、運行状態を示す属性コードが格納される。

図４の例では、ユーザＩＤ「ＸＸＸ１」のドライバが業務車両１２を運転しており、運行記録計１１の機器識別番号が「１２３４５６７」であることを示す。また、図４の例では、５月１日の８時００分に、運行状態として「運転」が指定されたことを示す。この運転の運行状態が、前回の帰庫の後に最初に選択された運行の運行状態である場合、出庫に該当する。また、図４の例では、５月１日の１０時００分に、運行状態として「休憩」が指定されたことを示す。また、図４の例では、５月１日の１５時３０分に、眠気検出部２６により眠気が検出されたことを示す。

なお、図３、図４に示した運行情報４０および状態情報４１のデータ構成は、一例であり、これに限定されるものではない。例えば、運行情報４０および状態情報４１は、１つのファイルとされてもよい。また、運行情報４０および状態情報４１は、データの属性毎に別のファイルとされてもよい。また、運行情報４０および状態情報４１は、各項目のデータを所定の順に、所定の区切り文字により区切ったデータ構成としてもよい。また、運行情報４０および状態情報４１は、タグなどを用いてデータの属性を示したデータ構成としてもよい。

制御部２９は、運行記録計１１全体を制御する。制御部２９としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路を採用できる。制御部２９は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２９は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部２９は、格納部５０と、送信部５１とを有する。

格納部５０は、車両状態検出部２０および白線検知部２１によりそれぞれ検出される各種のデータを運行情報４０に格納する。また、格納部５０は、操作部２４で指定された運行状態を示す情報や、眠気検出部２６により検出された各種のデータを状態情報４１に格納する。

送信部５１は、所定のタイミングで運行情報４０および状態情報４１を勤務計画補助情報提供装置１０へ送信する。

［勤務計画補助情報提供装置の構成］
次に、勤務計画補助情報提供装置１０の構成について説明する。図５は、勤務計画補助情報提供装置の一例を示す図である。図５に示す勤務計画補助情報提供装置１０は、通信部７０と、記憶部７１と、制御部７２とを有する。

通信部７０は、例えば、ネットワークＮとの間で無線通信または有線通信を行う通信インタフェースである。記憶部７１は、ハードディスク、ＳＳＤ、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部７１は、データを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。記憶部７１は、制御部７２で実行されるＯＳや各種プログラムを記憶する。さらに、記憶部７１は、各種情報を記憶する。例えば、記憶部７１は、運行情報４０と、状態情報４１と、勤務実績情報８０と、ユーザ属性情報８１と、運行計画情報８２と、予測モデル情報８３とを記憶する。

運行情報４０および状態情報４１は、運行記録計１１から収集されて格納された運行情報４０および状態情報４１である。

勤務実績情報８０は、状態情報４１から運行状態を勤務実績として加工したデータである。例えば、勤務実績情報８０は、後述する生成部９１により生成される。

図６は、勤務実績情報のデータ構成の一例を示す図である。勤務実績情報８０は、ユーザＩＤ、日時１、日時２、作業区分、作業時間、疲労度の各項目を有する。ユーザＩＤの項目は、ユーザＩＤを記憶する領域である。日時１の項目は、作業区分の項目の運行状態の開始日時を記憶する領域である。日時２の項目は、作業区分の項目の運行状態の終了日時を記憶する領域である。作業区分の項目は、運行状態を記憶する領域である。運行状態が出庫、帰庫のタイミングでは、日時１の項目と日時２の項目には同じ日時が記憶される。作業時間の項目は、日時１の項目の日時から日時２の項目の日時までの時間［分］を記憶する領域である。疲労度の項目は、ドライバの疲労の度合いを示す疲労度を記憶する領域である。本実施例では、ドライバの疲労の度合いを１〜５の疲労度で示す。疲労度は、値が大きいほど疲労の度合いが大きいものとする。本実施例に係る勤務計画補助情報提供装置１０では、ドライバごとに、１度、疲労度の初期値を設定させる。なお、疲労度の初期値は、所定値（例えば、１）としてもよい。

図６の例では、ユーザＩＤ「ＸＸＸ１」のドライバは、４月３０日の１８時００分に帰庫したことを示す。図６の例では、ユーザＩＤ「ＸＸＸ１」のドライバは、５月１日の８時００分に運転の運行状態を選択したことから、出庫したことを示す。ユーザＩＤ「ＸＸＸ１」のドライバは、運行状態が運転となった開始日時が５月１日の８時００分であり、運転の運行状態を終了した終了日時が５月１日の１０時００分であり、作業時間が１２０分であることを示す。

ユーザ属性情報８１は、ユーザごとの各種の属性の情報を記憶したデータである。例えば、ユーザ属性情報８１は、ユーザごとに、疲労に影響を与える各種の属性の情報を記憶する。本実施例では、疲労に影響を与える各種の属性として、ＢＭＩ（Body Mass Index）、年齢、睡眠時間等の情報を記憶する。例えば、同じ作業を実施しても、年齢が高いほど、疲労しやすい傾向がある。同じ作業を実施しても、ＢＭＩが普通体重の範囲から離れるほど、疲労しやすい傾向がある。睡眠時間が所定の標準時間（例えば、８時間）よりも短い場合、短いほど疲労が回復し難い傾向がある。なお、疲労に影響を与える属性は、これに限定されるものではなく、疲労に影響を与えるものであれば何れの属性を用いてもよい。

図７は、ユーザ属性情報のデータ構成の一例を示す図である。ユーザ属性情報８１は、ユーザＩＤ、属性、データの各項目を有する。ユーザＩＤの項目は、ユーザＩＤを記憶する領域である。属性の項目は、属性の種別を示す識別情報を記憶する領域である。本実施例では、属性の種別をわかりやすく示すため、種別の名称で示すが、例えば、属性の種別を示す識別情報として属性コードが格納される。データの項目は、属性のデータを記憶する項目である。データの項目には、属性のデータが格納される。例えば、ＢＭＩ、年齢および睡眠時間の属性の場合、データの項目には、それぞれの値が格納される。

図７の例では、ユーザＩＤ「ＸＸＸ１」のドライバは、ＢＭＩが２３．０であり、年齢が３５歳であり、睡眠時間が８時間であることを示す。

運行計画情報８２は、ユーザごとの今後の業務車両１２の運行計画に関する情報を記憶したデータである。例えば、運行計画情報８２は、ユーザごとに、次回の車両の運行計画の情報を記憶する。

図８は、運行計画情報のデータ構成の一例を示す図である。運行計画情報８２は、勤務実績情報８０と同様のデータ構成とされている。

図８の例では、ユーザＩＤ「ＸＸＸ１」のドライバは、次回の車両の運行計画において、５月２日の８時００分に出庫する予定であることを示す。また、ユーザＩＤ「ＸＸＸ１」のドライバは、５月２日の８時００分から１０時００分まで運転する予定であり、作業時間が１２０分であることを示す。

予測モデル情報８３は、ドライバの疲労度を予測する予測モデルに関する情報を記憶したデータである。予測モデルの詳細は、後述する。

制御部７２は、勤務計画補助情報提供装置１０全体を制御する。制御部７２としては、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の電子回路や、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の集積回路を採用できる。制御部７２は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部７２は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部７２は、収集部９０と、生成部９１と、受付部９２と、算出部９３と、提示部９４とを有する。

収集部９０は、各種のデータを収集する。例えば、収集部９０は、運行記録計１１から運行情報４０および状態情報４１を収集する。収集部９０は、収集した運行情報４０および状態情報４１を記憶部７１に格納する。

生成部９１は、状態情報４１に基づき、勤務実績情報８０を生成する。例えば、生成部９１は、ユーザごとに状態情報４１から日時順にレコードを読み出し、属性が運転ステータスであるレコードのデータの項目から選択されている運行状態を順に特定する。そして、生成部９１は、何れかの運行状態が選択された場合、次の運行状態が選択されるまでの期間を、選択された運行状態が継続しているものとして、運行状態の開始日時、終了日時を特定し、開始日時から終了日時の時間［分］を求める。また、生成部９１は、帰庫が選択された後に、最初に運転の運行状態が選択されたタイミングを出庫として扱う。上述のように、「出庫」を示すボタンが押下されたことを検出したタイミングを出庫としてあつかってもよい。また、生成部９１は、帰庫が選択されたタイミングを帰庫として扱う。なお、運行状態として出庫が選択可能な場合は、出庫が選択されたタイミングを帰庫とする。そして、生成部９１は、ユーザのユーザＩＤ、開始日時、終了日時、運行状態を示す属性、開始日時から終了日時の時間［分］を対応付けて勤務実績情報８０に格納する。例えば、状態情報４１が図４に示す状態の場合、ユーザＩＤ「ＸＸＸ１」のドライバについて、５月１日の８時００分の運行状態が運行の選択は、帰庫が選択された後に、最初に運転の運行状態が選択されたタイミングである。このため、生成部９１は、ユーザＩＤ「ＸＸＸ１」、日時１「５月１日８時００分」、日時２「５月１日８時００分」、作業区分「出庫」としたレコードを勤務実績情報８０に格納する。また、生成部９１は、ユーザＩＤ「ＸＸＸ１」のドライバについて、運転の運行状態の開始日時とされた５月１日の８時００分から運転の運行状態の終了日時とされた５月１日の１０時００分までの時間１２０［分］を求める。そして、生成部９１は、ユーザＩＤ「ＸＸＸ１」、日時１「５月１日８時００分」、日時２「５月１日１０時００分」、作業区分「運転」、作業時間「１２０」［分］としたレコードを勤務実績情報８０に格納する。

受付部９２は、各種の操作を受け付ける。例えば、受付部９２は、端末装置１３からアクセスを受け付けると、アクセス元に各種の操作画面の情報を送信してアクセス元の端末装置１３に操作画面を表示させ、操作画面から各種の操作を受け付ける。例えば、受付部９２は、運行管理サービスのＷｅｂサイトを提供する。受付部９２は、端末装置１３から、運行管理サービスのＷｅｂサイトへのアクセスを受け付けると、ログイン画面の情報をアクセス元の端末装置１３へ送信してログイン画面を表示させ、ログインＩＤおよびパスワードを入力してログイン操作を受け付ける。受付部９２は、ログイン操作を受け付けると、入力されたログインＩＤおよびパスワードを事前に登録されたログインＩＤおよびパスワードと比較して認証を行う。受付部９２は、正当との認証が得られた場合、メニュー画面の情報をアクセス元の端末装置１３へ送信してメニュー画面をアクセス元の端末装置１３に表示させる。このメニュー画面には、例えば、今後の運行計画を登録する計画登録メニューと、ドライバの疲労度を提示する疲労度提示メニューが設けられている。

受付部９２は、メニュー画面で計画登録メニューが選択されると、運行計画を登録する運行計画登録画面の情報をアクセス元の端末装置１３へ送信して運行計画登録画面を表示させ、運行計画の登録を受け付ける。

図９は、運行計画登録画面の一例を示す図である。図９の例は、端末装置１３に表示される運行計画登録画面の一例を示している。運行計画登録画面１００は、運行計画を登録するユーザのユーザＩＤを入力する入力領域１０１と、運行計画を入力する運行計画入力領域１０２と、運行計画の登録を指示する登録ボタン１０３とを有する。運行計画入力領域１０２は、日時を入力する入力領域１０２Ａと、計画する運行状態を指定する指定領域１０２Ｂが設けられている。指定領域１０２Ｂは、選択されることにより、運転、荷積、荷卸、休憩、休息、帰庫から運行状態を選択可能とされている。運行計画入力領域１０２は、１レコード分の運行計画を指定するごとに、新たに運行計画を指定可能なレコードが表示される。

運行管理者は、端末装置１３を用いて、運行計画登録画面１００の入力領域１０１に運行計画を登録するユーザのユーザＩＤを入力し、運行計画入力領域１０２に今後の運行計画を入力して、登録ボタン１０３を選択する。

受付部９２は、運行計画登録画面１００の登録ボタン１０３が選択されると、入力領域１０１に入力されたユーザＩＤに対応付けて、運行計画入力領域１０２に入力された運行計画を運行計画情報８２に登録する。例えば、受付部９２は、運行計画入力領域１０２について、上下に並んだ２つのレコードごとに、上のレコードの入力領域１０２Ａの日時を開始日時とし、上のレコードの指定領域１０２Ｂで指定された状態を運行状態とし、下のレコードの入力領域１０２Ａの日時を終了日時として、運行状態、開始日時、終了日時を特定する。そして、受付部９２は、開始日時から終了日時までの作業時間を求める。そして、生成部９１は、入力領域１０１に入力されたユーザＩＤに対応付けて、開始日時、終了日時、運行状態、作業時間を運行計画情報８２に格納する。また、受付部９２は、最初に運転の運行状態が選択されたタイミングを出庫として扱い。また、生成部９１は、帰庫が選択されたタイミングを帰庫として扱う。そして、受付部９２は、ユーザのユーザＩＤ、開始日時、終了日時、運行状態を示す属性、開始日時から終了日時の時間［分］を対応付けて運行計画情報８２に格納する。例えば、運行計画登録画面１００が図９の状態の場合、５月２日の８時００分の運転の運行状態の指定は、最初に運転の運行状態が選択されたタイミングである。このため、受付部９２は、ユーザＩＤ「ＸＸＸ１」、日時１「５月２日８時００分」、日時２「５月２日８時００分」、作業区分「出庫」としたレコードを運行計画情報８２に格納する。また、例えば、運行計画登録画面１００が図９の状態の場合、受付部９２は、運行状態が運転の日時から運行状態が休憩の日時までの作業時間を求める。そして、生成部９１は、ユーザＩＤ「ＸＸＸ１」、日時１「５月２日８時００分」、日時２「５月２日１０時００分」、作業区分「運転」、作業時間「１２０」［分］としたレコードを運行計画情報８２に格納する。

受付部９２は、メニュー画面で疲労度提示メニューが選択されると、ユーザの属性情報を登録するユーザ属性登録画面の情報をアクセス元の端末装置１３へ送信してユーザ属性登録画面を表示させ、運行計画の登録を受け付ける。

図１０は、ユーザ属性登録画面の一例を示す図である。図１０の例は、端末装置１３に表示されるユーザ属性登録画面の一例を示している。ユーザ属性登録画面１２０は、個人の属性情報を登録するユーザのユーザＩＤを入力する入力領域１２１と、疲労に影響を与える各種の属性を入力する各種の入力領域が設けられている。例えば、ユーザ属性登録画面１２０は、ＢＭＩを入力する入力領域１２２、年齢を入力する入力領域１２３、睡眠時間を入力する入力領域１２４等が設けられている。また、ユーザ属性登録画面１２０は、属性情報の登録を指示する登録ボタン１２５が設けられている。

運行管理者は、端末装置１３を用いて、ユーザ属性登録画面１２０の入力領域１２１に疲労度の提示対象とするユーザのユーザＩＤを入力し、入力領域１２２〜１２４にユーザの属性情報を入力して、登録ボタン１２５を選択する。

受付部９２は、ユーザ属性登録画面１２０の登録ボタン１２５が選択されると、入力領域１２１に入力されたユーザＩＤに対応付けて、入力領域１２２〜１２４に入力された属性情報をユーザ属性情報８１に登録する。

ここで、本実施例に係る勤務計画補助情報提供装置１０は、ドライバが運送を終えて帰庫した際に、該ドライバが次回の運行計画の運送を行う場合の疲労度を推定することが可能とされている。例えば、運行管理者は、ドライバが運送を終えて帰庫した帰庫点呼の際に、勤務計画補助情報提供装置１０を用いて、ドライバが次回の運行計画の運送を行う場合の疲労度の推定結果を参照する。また、本実施例に係る勤務計画補助情報提供装置１０は、次回とされていた運行計画にドライバが運送に向かう際に、該運行計画の運送を行う場合の疲労度を推定することが可能とされている。例えば、運行管理者は、ドライバがこれから運行計画の運送へ出発する出庫点呼の際に、勤務計画補助情報提供装置１０を用いて、ドライバが運行計画の運送を行う場合の疲労度の推定結果を参照する。ここで、帰庫点呼の際には、次回の運行計画の運送を行うまでの睡眠時間は、未定である。このため、帰庫点呼の際には、入力領域１２４は未入力とされる。

なお、変化の少ない属性情報は、毎回入力させずに、ユーザごとにマスタデータとして記憶部７１に記憶させてもよい。例えば、ＢＭＩを導出するための身長および体重や、年齢を導出するための生年月日については、変化が少ないため、マスタデータとして記憶部７１に記憶させ、マスタデータから読み出すようにしてもよい。また、他の情報から算出可能な属性情報は、他の情報から算出してもよい。また、ユーザ属性登録画面１２０は、入力が必要な属性情報のみを入力させるようにしてもよい。例えば、帰庫点呼の際に、ユーザ属性登録画面１２０には、睡眠時間を入力する入力領域１２４を表示させなくてもよい。

算出部９３は、各種の算出を行う。例えば、算出部９３は、予測モデル情報８３に記憶された予測モデルを用いて、ユーザ属性登録画面１２０の入力領域１２１に入力されたユーザＩＤのユーザの次回の勤務時間帯における該ユーザの疲労度を算出する。本実施例では、ドライバ個人の過去の勤務実績に関する各種の情報と、該ドライバ個人の属性情報に関する各種の情報をそれぞれ説明変数とした重回帰分析等により得られた予測式を予測モデルとして予測モデル情報８３に記憶している。例として、式（１）は、重回帰分析の予測式を示している。

Ｙ＝ｂ_１×Ｘ_１＋ｂ_２×Ｘ_２＋ｂ_３×Ｘ_３＋・・・＋ｂ_ｎ×Ｘ_ｎ＋ｂ_０ （１）

ここで、Ｙは、目的変数である。本実施例では、疲労度が目的変数Ｙとなる。Ｘ_１〜Ｘ_ｎは、説明変数である。本実施例では、過去の勤務実績に関する各種の情報および該ドライバ個人の属性情報に関する各種の情報がそれぞれ説明変数Ｘ_１〜Ｘ_ｎとなる。ｂ_１〜ｂ_ｎは、係数である。ｂ_０は、決定項である。ｎは、説明変数として使用する情報の数である。

例えば、本実施例では、以下のような説明変数を用いる。

説明変数Ｘ_１：運転時間
説明変数Ｘ_２：休憩時間
説明変数Ｘ_３：休息時間
説明変数Ｘ_４：待機時間
説明変数Ｘ_５：荷積時間
説明変数Ｘ_６：荷卸時間
説明変数Ｘ_７：勤務間隔時間
説明変数Ｘ_８：拘束時間
説明変数Ｘ_９：前回の疲労度
説明変数Ｘ_１０：ＢＭＩ
説明変数Ｘ_１１：年齢
説明変数Ｘ_１２：睡眠時間

ここで、運転時間、荷積時間、荷卸時間、拘束時間は、時間が長いほど疲労を増加させる傾向がある。休憩時間、休息時間、待機時間は、時間が長いほど疲労を減少させる傾向がある。勤務間隔時間は、時間が短いほど疲労を増加させる傾向がある。前回の疲労度は、疲労度算出の起点となる。

例えば、事前に、多数のドライバについての各種の運行を実施した際の説明変数Ｘ_１〜Ｘ_ｎと疲労度を実験的に測定する。そして、測定データを用いて重回帰分析を行って式（１）で得られるＹと疲労度との誤差が最も小さくなるｂ_０〜ｂ_ｎの値を求める。記憶部７１には、求めたｂ_０〜ｂ_ｎの値を設定した式（１）の情報を予測モデルとして予測モデル情報８３が記憶されている。

算出部９３は、勤務実績情報８０とユーザ属性情報８１とを参照して、説明変数Ｘ_１〜Ｘ_ｎを求める。

例えば、算出部９３は、説明変数Ｘ_１として直近の出庫から帰庫までの運転時間を合算した値を求める。

図１１Ａは、運転時間の算出の一例を示す図である。例えば、図１１Ａには、運行状態が運転の期間（１）、（２）が示されている。算出部９３は、説明変数Ｘ_１として期間（１）、（２）を合算した時間（分）を求める。

また、算出部９３は、説明変数Ｘ_２として直近の出庫から帰庫までの休憩時間を合算した値を求める。

図１１Ｂは、休憩時間の算出の一例を示す図である。例えば、図１１Ｂには、運行状態が休憩の期間（１）、（２）、（３）が示されている。算出部９３は、説明変数Ｘ_２として期間（１）、（２）、（３）を合算した時間（分）を求める。

また、算出部９３は、説明変数Ｘ_３として直近の出庫から帰庫までの休息時間を合算した値を求める。

図１１Ｃは、休息時間の算出の一例を示す図である。例えば、図１１Ｃには、運行状態が休息の期間（１）が示されている。算出部９３は、説明変数Ｘ_３として期間（１）の時間（分）を求める。

また、算出部９３は、説明変数Ｘ_４として直近の出庫から帰庫までの待機時間を合算した値を求める。

図１１Ｄは、待機時間の算出の一例を示す図である。例えば、図１１Ｄには、運行状態が待機の期間（１）が示されている。算出部９３は、説明変数Ｘ_４として期間（１）の時間（分）を求める。

また、算出部９３は、説明変数Ｘ_５として直近の出庫から帰庫までの荷積時間を合算した値を求める。

図１１Ｅは、荷積時間の算出の一例を示す図である。例えば、図１１Ｅには、運行状態が荷積の期間（１）、（２）が示されている。算出部９３は、説明変数Ｘ_５として期間（１）、（２）を合算した時間（分）を求める。

また、算出部９３は、説明変数Ｘ_６として直近の出庫から帰庫までの荷卸時間を合算した値を求める。

図１１Ｆは、荷卸時間の算出の一例を示す図である。例えば、図１１Ｆには、運行状態が荷卸の期間（１）、（２）が示されている。算出部９３は、説明変数Ｘ_６として期間（１）、（２）を合算した時間（分）を求める。

また、算出部９３は、説明変数Ｘ_７として、勤務間隔時間を求める。例えば、算出部９３は、説明変数Ｘ_７として、前回の帰庫から今回の出庫までの時間（分）を求める。

図１１Ｇは、勤務間隔時間の算出の一例を示す図である。例えば、図１１Ｇには、前回の帰庫から今回の出庫までの期間（１）が示されている。算出部９３は、説明変数Ｘ_７として期間（１）の時間（分）を求める。

また、算出部９３は、説明変数Ｘ_８として、拘束時間を求める。

図１１Ｈは、拘束時間の算出の一例を示す図である。例えば、図１１Ｈには、今回の出庫から今回の帰庫までの期間（１）が示されている。算出部９３は、説明変数Ｘ_８として期間（１）の時間（分）を求める。

また、算出部９３は、説明変数Ｘ_９として、前回の疲労度を設定する。例えば、算出部９３は、説明変数Ｘ_９として、前回の帰庫の際の疲労度を設定する。なお、前回の帰庫の際の疲労度が未登録の場合は、疲労度の初期値を入力させ、説明変数Ｘ_９として、入力された疲労度の初期値を設定する。

また、算出部９３は、ユーザ属性情報８１に基づいて、説明変数Ｘ_１０〜Ｘ_１２を設定する。そして、算出部９３は、求めた説明変数Ｘ_１〜Ｘ_１２を用いて、式（１）からドライバの疲労度を算出する。

ここで、帰庫点呼の際には、次回の運行計画の運送を行うまでの睡眠時間は、未定である。そこで、算出部９３は、帰庫の日時から運行計画情報８２に記憶された次回の運行計画の出庫の日時までの期間の所定の割合（例えば、７０％）を睡眠している時間として睡眠時間を設定する。例えば、算出部９３は、帰庫の日時が５／１の２０：００であり、次回の運行計画の出庫の日時が５／２の８：００の場合、５／１の２０：００から５／２の８：００までの間の１２時間の所定の割合の時間を算出し、算出した時間を睡眠時間として設定する。これにより、帰庫点呼の際に、次回の運行計画の出庫時の予測されるドライバの疲労度が算出される。

一方、次回の運行計画の出庫点呼の際には、実際のドライバの睡眠時間を設定する。これにより、出庫点呼の際に、帰庫点呼の際よりも精度のよいドライバの疲労度が算出される。

また、算出部９３は、運行計画情報８２に基づいて、ドライバが運行計画の運行を行った際の疲労度の変化を算出する。例えば、算出部９３は、出庫時の予測されるドライバの疲労度を説明変数Ｘ_９に設定する。また、算出部９３は、ユーザ属性情報８１に基づいて、説明変数Ｘ_１０〜Ｘ_１２を設定する。また、算出部９３は、運行計画情報８２の運行計画において、運行状態が切り替わる各時点での説明変数Ｘ_１〜Ｘ_８を求める。例えば、算出部９３は、運行計画情報８２の運行計画において、日時１の項目の日時の各時点における説明変数Ｘ_１〜Ｘ_８を求める。そして、算出部９３は、求めた説明変数Ｘ_１〜Ｘ_８を用いて、式（１）から各時点での予測されるドライバの疲労度を算出する。

図１２Ａは、帰庫時の疲労度の算出の一例を示す図である。図１２Ａの例では、５／１の１７：００の帰庫時のドライバの疲労度は、３であるものとする。算出部９３は、勤務実績情報８０とユーザ属性情報８１とを参照して、説明変数Ｘ_１〜Ｘ_１２を設定する。この際、算出部９３は、帰庫の日時から運行計画情報８２に記憶された次回の運行計画の出庫の日時までの期間の所定の割合を睡眠している時間として睡眠時間を設定する。そして、算出部９３は、５／２の８：００の出庫時の予測されるドライバの疲労度を算出する。図１２Ａの例では、５／２の８：００の出庫時の予測されるドライバの疲労度は、１であるものとする。算出部９３は、予測されたドライバの疲労度を説明変数Ｘ_９に設定し、運行計画情報８２の運行計画において、運行状態が切り替わる各時点での予測されるドライバの疲労度を算出する。図１２Ａの例では、５／２の１２：００の休憩開始時の予測されるドライバの疲労度は、３と算出される。また、５／２の１３：００の休憩終了時の予測されるドライバの疲労度は、２と算出される。５／２の１７：００の帰庫時の予測されるドライバの疲労度は、３と算出される。

図１２Ｂは、出庫時の疲労度の算出の一例を示す図である。図１２Ｂの例では、５／１の１７：００の帰庫時のドライバの疲労度は、３であるものとする。算出部９３は、勤務実績情報８０とユーザ属性情報８１とを参照して、説明変数Ｘ_１〜Ｘ_１２を設定する。この際、算出部９３は、実際の睡眠時間を設定する。図１２Ｂの例では、実際の睡眠時間が６時間であったものとする。算出部９３は、５／２の８：００の出庫時の予測されるドライバの疲労度を算出する。図１２Ｂの例では、５／２の８：００の出庫時の予測されるドライバの疲労度は、２であるものとする。これは、睡眠時間が６時間と短く、疲労が十分に回復していないためである。算出部９３は、予測されたドライバの疲労度を説明変数Ｘ_９に設定し、運行計画情報８２の運行計画において、運行状態が切り替わる各時点での予測されるドライバの疲労度を算出する。図１２Ｂの例では、５／２の１２：００の休憩開始時の予測されるドライバの疲労度は、４と算出される。また、５／２の１３：００の休憩終了時の予測されるドライバの疲労度は、３と算出される。５／２の１７：００の帰庫時の予測されるドライバの疲労度は、４と算出される。

算出部９３は、算出した各時点の疲労度を運行計画情報８２の疲労度の項目に格納する。なお、算出部９３は、既に疲労度が記憶されている場合、上書きする。

ところで、運行計画情報８２に記憶された運行計画と実際の運行は、異なる場合がある。この場合、運行計画から予測されるドライバの疲労度と実際の運行によるドライバの疲労度は、異なる場合がある。例えば、図１２Ｂの例では、５／２に運行計画と異なる運行が行われた場合、５／２の帰庫時のドライバの疲労度は、予測された疲労度と異なる場合がある。そこで、運行計画に対して実際の運行の運行情報４０および状態情報４１が得られた場合、帰庫時の疲労度を算出し直す。

図１２Ｃは、帰庫時の疲労度の算出の一例を示す図である。図１２Ｃの例では、実際の運行では、道路の混雑などにより、図１２Ｂに示したような運行計画どおりに進まず、休憩終了が１２：３０に早まり、帰庫も２０：００となっている。算出部９３は、勤務実績情報８０とユーザ属性情報８１とを参照して、５／２の運行に関して説明変数Ｘ_１〜Ｘ_１２を設定する。この際、説明変数Ｘ_９として、５／１の帰庫時の疲労度を設定する。そして、算出部９３は、５／２の２０：００の帰庫時のドライバの疲労度を算出する。これにより、算出部９３は、実際の運行に沿って、５／２の帰庫時のドライバの疲労度を算出できる。図１２Ｂの例では、５／２の帰庫時のドライバの疲労度が、４と予測されている。一方、図１２Ｃの例では、実際の運行に沿って計算し直した結果、５／２の帰庫時のドライバの疲労度が、５と算出される。

算出部９３は、実際の運行に沿って計算し直した疲労度を勤務実績情報８０の疲労度の項目に格納する。例えば、図１２Ｃの例では、計算し直した疲労度を５／２の帰庫時のドライバの疲労度として勤務実績情報８０に格納する。なお、算出部９３は、既に疲労度が記憶されている場合、上書きする。５／３の疲労度は、この５／２の帰庫時のドライバの疲労度を前回の疲労度（説明変数Ｘ_９）として用いて予測を行う。

このように、勤務計画補助情報提供装置１０は、実際の運行に沿って疲労度を計算し直すことにより、疲労度に誤差が発生することを抑制できる。

提示部９４は、各種の情報の出力を行う。例えば、提示部９４は、算出部９３により算出された疲労度を含む疲労度掲示画面の情報をアクセス元の端末装置１３へ送信して疲労度掲示画面を表示させる。

図１３は、疲労度掲示画面の一例を示す図である。図１３の例は、端末装置１３に表示される疲労度掲示画面の一例を示している。疲労度掲示画面１５０には、運行計画に沿って疲労度の推移が表示されている。実施例では、ドライバの疲労の度合いを１〜５の疲労度で示しており、所定の閾値（例えば、４）以上を運転に危険な状態とする。提示部９４は、疲労度によって、疲労度を回復させることが可能な状態であるかを掲示している。疲労度が４以上は、疲労度を回復させることができない状態であり、運転などの勤務には不適切もしくは注意を要する旨を提示する状態である。疲労度が所定の閾値未満であれば、疲労度を回復させることができる状態であり、運転などの勤務が可能もしくは適切な旨を提示する状態である。提示部９４は、疲労度が４以上の運行状態が含まれる場合、運転することを推奨しない旨をメッセージ等により掲示してもよい。運行管理者は、疲労度掲示画面１５０により運行計画に沿って運行した場合のドライバの疲労度の推移を把握できるため、疲労度の高い危険な運行を事前に把握でき、対策を行うことができる。例えば、ドライバの帰庫点呼の際に、次回の運行計画に沿って次回の運行時のドライバの疲労度を予測算出することにより、管理者は、次回の運行計画の運行をそのドライバに担当させるかべきかを判断できる。また、管理者は、ドライバの疲労度が高い場合、例えば、ドライバを休息させて疲労の回復を促すために、出庫時間を遅らせるなど運行計画を見直すことでできる。例えば、ドライバの出庫点呼の際に、運行計画に沿ってドライバの疲労度を算出することにより、管理者は、疲労度が高くなる前に休憩を取るよう、ドライバにアドバイスできる。

また、提示部９４は、ドライバ個人の過去の勤務実績およびドライバ個人の属性情報のうち、算出した疲労度に最も影響を与えた要素を出力する。例えば、提示部９４は、式（１）において、説明変数と係数を乗算した値が所定以上大きい説明変数の属性を疲労度に最も影響を与えた要素と要素分の疲労度を出力する。例えば、図１３の例では、現在の疲労度に対して、疲労度に対する影響要因として、運転時間長、拘束時間長および休息時間長とそれぞれの要素分の疲労度の数値が掲示されている。なお、提示部９４は、疲労度に対する影響の大きい上位所定数（例えば、上位３位）の要因を掲示してもよい。

なお、提示部９４は、特定の動作状態について直近の所定期間内に算出された疲労度の履歴を提示してもよい。例えば、図１３の例では、特定の動作状態（例えば、荷積）について直近６回の疲労度の推移が最近の傾向として掲示されている。これにより、特定の動作状態についてのドライバへの疲労度の変化を把握できる。

［処理の流れ］
次に、本実施例に係る勤務計画補助情報提供装置１０が実行する勤務計画補助情報提供処理の流れについて説明する。図１４は、勤務計画補助情報提供処理の手順の一例を示すフローチャートである。この勤務計画補助情報提供処理は、所定のタイミングで実行される、例えば、勤務計画補助情報提供処理は、ユーザ属性登録画面１２０の入力領域１２１に疲労度の提示対象とするユーザのユーザＩＤが入力され、入力領域１２２〜１２４にユーザの属性情報が入力されて、登録ボタン１２５が選択されたタイミングで実行される。

図１４に示すように、算出部９３は、勤務実績情報８０とユーザ属性情報８１とを参照して、各説明変数を求める（Ｓ１０）。例えば、算出部９３は、勤務実績情報８０から、帰庫時のドライバの疲労度を説明変数Ｘ_９に設定する。また、算出部９３は、ユーザ属性情報８１に基づいて、説明変数Ｘ_１０〜Ｘ_１２を設定する。また、算出部９３は、勤務実績情報８０から説明変数Ｘ_１〜Ｘ_８を求める。

算出部９３は、求めた各説明変数を用いて、式（１）から次回出庫時のドライバの疲労度を算出する（Ｓ１１）。

算出部９３は、運行計画情報８２とユーザ属性情報８１とを参照して、各説明変数を求める（Ｓ１２）。例えば、算出部９３は、出庫時の予測されるドライバの疲労度を説明変数Ｘ_９に設定する。また、算出部９３は、ユーザ属性情報８１に基づいて、説明変数Ｘ_１０〜Ｘ_１２を設定する。また、算出部９３は、運行計画情報８２の運行計画において、運行状態が切り替わる各時点での説明変数Ｘ_１〜Ｘ_８を求める。

算出部９３は、求めた各説明変数を用いて、式（１）から運行計画の各時点での予測されるドライバの疲労度を算出する（Ｓ１３）。

提示部９４は、算出された疲労度を掲示した疲労度掲示画面の情報をアクセス元の端末装置１３へ送信して疲労度掲示画面１５０を表示させ（Ｓ１４）、処理を終了する。

［効果］
上述してきたように、本実施例に係る勤務計画補助情報提供装置１０は、個人の過去の勤務実績と該個人の属性情報とを記憶した記憶部７１を参照して、該過去の勤務実績と該属性情報とに基づいて複数種類の作業を含む未来の勤務時間帯における、複数種類の作業ごとの該個人の疲労度を算出する。勤務計画補助情報提供装置１０は、算出した疲労度を未来の勤務時間帯に含まれる複数の複数種類の作業のそれぞれと対応づけて出力する。これにより、勤務計画補助情報提供装置１０は、事故の発生を抑制できる。

また、本実施例に係る勤務計画補助情報提供装置１０は、過去の所定のタイミングの疲労度を初期値として、過去の勤務実績と個人の属性情報とに基づいて疲労度の変化を算出することにより、未来の勤務時間帯における該個人の疲労度を算出する。これにより、例えば、勤務計画補助情報提供装置１０は、算出された次回の勤務時間帯の疲労度により、次回の勤務が適切であるかの運行管理者の判断を支援できるため、事故の発生を抑制できる。

また、本実施例に係る勤務計画補助情報提供装置１０は、記憶部７１に記憶された個人の未来の車両の運行計画情報８２に基づいて、運行計画情報の運行計画に沿って車両を運行する場合の予測される個人の疲労度を算出する。これにより、勤務計画補助情報提供装置１０は、運行計画に沿って予測される個人の疲労度により、運行計画が適切であるかの運行管理者の判断を支援できるため、事故の発生を抑制できる。

また、本実施例に係る勤務計画補助情報提供装置１０は、個人の過去の勤務実績および該個人の属性情報のうち、算出した疲労度に最も影響を与えた要素を出力する。これにより、勤務計画補助情報提供装置１０は、ドライバの疲労に対して影響の大きい要因を運行管理者やドライバに把握させることができ、影響の大きい要因の改善を促すことができる。これにより、勤務計画補助情報提供装置１０は、事故の発生を抑制できる。

また、本実施例に係る勤務計画補助情報提供装置１０は、直近の所定期間内に算出された疲労度の履歴を提示する。これにより、勤務計画補助情報提供装置１０は、提示された疲労度の履歴から、疲労の増減の傾向など疲労の変化の傾向を示すことができる。これにより、運行管理者は、今後の疲労の変化の傾向に対応させた運行計画を作成できる。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

例えば、上記実施例では、疲労度の初期値を設定した後は各運行の帰庫時の疲労度をそれぞれ予測式の疲労度の初期値として、疲労度の変化を算出する場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、算出部９３は、運行時に検出された個人の状態を示す状態情報４１に基づいて、該個人の疲労度の初期値を更新してもよい。そして、算出部９３は、個人の状態が検出されたタイミング以降の勤務実績と個人の属性情報とに基づいて該個人の疲労度を算出してもよい。例えば、ドライバは、疲労度が高いほど注意力が低下しやすく白線逸脱が発生しやすい。また、ドライバは、疲労度が高いほど眠気も発生しやすい。そこで、算出部９３は、運行記録計１１から白線逸脱や眠気が検出された情報が得られた場合、白線逸脱や眠気が検出されたタイミングの疲労度を、白線逸脱や眠気の発生に応じた値（例えば、４）とする。そして、算出部９３は、白線逸脱や眠気が検出されたタイミング以降の勤務実績と個人の属性情報とに基づいて個人の疲労度を算出してもよい。図１５Ａは、眠気が検出された場合の疲労度の算出の一例を示す図である。図１５Ａの例では、５／１の帰庫時の疲労度３を疲労度の初期値として、勤務実績情報８０に記憶された５／１の帰庫以降の勤務実績から５／２の帰庫時の疲労度を算出した場合、疲労度は、３と算出される。また、図１５Ａの例では、５／１の帰庫時の疲労度３を疲労度の初期値とした場合、５／２の１１：００時点の疲労度は、３と算出される。図１５Ａの例では、５／２の１１：００に眠気が検出されている。この場合、算出部９３は、５／２の１１：００の疲労度を４に更新する。そして、算出部９３は、５／２の１１：００の疲労度４を疲労度の初期値として、勤務実績情報８０に記憶された５／２の１１：００以降の勤務実績から、５／２の帰庫時の疲労度を算出する。図１５Ａの例では、５／２の帰庫時の疲労度が４と算出される。このように、勤務計画補助情報提供装置１０は、白線逸脱や眠気の検出に応じて疲労度の初期値を更新することにより、算出される疲労度をドライバの疲労状態に近づけることができる。

また、上記実施例では、出庫時や帰庫時に運行計画に沿って疲労度を算出する場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、勤務計画補助情報提供装置１０は、運行記録計１１から運行情報４０および状態情報４１を随時収集し、収集された運行情報４０および状態情報４１に基づいて、リアルタイムに最新の疲労度を算出してもよい。図１５Ｂは、リアルタイムの疲労度の算出の一例を示す図である。図１５Ｂの例では、５／２の１２：３０時点、５／２の１２：３０までの運行情報４０および状態情報４１が収集され、勤務実績情報８０に勤務実績が格納されている。算出部９３は、５／１の帰庫時の疲労度３を予測式の疲労度の初期値として、５／２の１２：３０までの勤務実績を用いて、疲労度の変化を算出する。図１５Ｂの例では、５／２の１２：３０時点の疲労度は、４とする。また、算出部９３は、５／２の１２：３０時点の疲労度４を予測式の疲労度の初期値として、運行計画情報８２に基づいて、５／２の１２：３０以降のドライバが運行計画の運行を行った際の疲労度の変化を算出する。これにより、勤務計画補助情報提供装置１０は、実際の運行状態を反映した疲労度をリアルタイムに提供できる。

また、上記実施例では、運行計画に沿って疲労度を算出する場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、運行計画に沿って算出された疲労度に基づいて、運行計画を自動的に修正してもよい。例えば、勤務計画補助情報提供装置１０の制御部７２は、運行計画を修正する修正部を備えてもよい。修正部は、運行計画に沿って算出された疲労度が所定の許容レベル（例えば、疲労度５）以上となる場合、運行計画を全体的に遅らせる、あるいは、許容レベル以上となる前に休憩を追加する修正を運行計画に行う。図１５Ｃは、疲労度に応じた運行計画の修正の一例を示す図である。図１５Ｃの例では、運行計画に沿って算出された疲労度が５／２の１２：００の時点で５となっている。この場合、修正部は、算出された疲労度が所定の許容レベル未満となるように運行計画を全体的に遅らせる。図１５Ｃの例では、運行計画が全体的に２時間遅く変更されている。図１５Ｄは、疲労度に応じた運行計画の修正の一例を示す図である。図１５Ｄの例でも、運行計画に沿って算出された疲労度が５／２の１２：００の時点で５となっている。この場合、修正部は、算出された疲労度が５となる時点の前に休憩を追加する修正を運行計画に行う。休憩は、疲労度が５となる時点の直前に追加してもよい。また、休憩は、疲労度が５となる時点の後に休憩や休息がある場合、後の休憩や休息より一定期間前に追加してもよい。休憩は、疲労度が５となる時点の前に休憩や休息がある場合、前の休憩や休息から一定期間後、または、前の休憩や休息と、疲労度が５となる時点の中間となる時点に追加してもよい。図１５Ｄの例では、５／２の１０：００〜１０：３０に休憩が追加されている。

また、上記実施例では、全ドライバで共通の予測モデルを用いて疲労度を算出する場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、ドライバごとに個別の予測モデルを用いて疲労度を算出してもよい。また、予測モデルは、更新してもよい。例えば、勤務計画補助情報提供装置１０は、運行記録計１１を介してドライバから疲労度を収集する。勤務計画補助情報提供装置１０は、収集されたドライバの疲労度と算出された疲労度に基づいて、予測モデルを更新してもよい。例えば、算出部９３は、収集されたドライバの疲労度に基づいて、重回帰分析を行って式（１）の係数ｂ_１〜ｂ_ｎ、決定項ｂ_０を更新してもよい。この場合、算出部９３は、収集されたドライバの疲労度に基づいて、重回帰分析を行って、ドライバごとに個別の予測モデルを更新してもよい。なお、予測モデルは、重回帰分析ではなくてもよく、様々な統計手法、ＡＩ（artificial intelligence）、ディープラーニングなどで構築してもよい。

また、上記実施例では、勤務計画補助情報提供装置１０は、運行記録計１１から情報を収集する場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、スマートフォンなどの携帯情報端末に専用のアプリケーションソフトをインストールして運行記録計として機能させてもよい。

また、上記実施例では、ドライバ個人の属性情報を画面から入力させる場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、属性情報を計測する計測機器からドライバ個人の属性情報を取得してもよい。例えば、業務車両１２を運行する事務所に設けられた体重計や血圧計からドライバ個人のＢＭＩを取得してもよい。また、ドライバの自宅の睡眠計などから睡眠時間を取得してもよい。

また、上記実施例では、状態情報４１の運行状態の情報を加工して勤務実績を得る場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、状態情報４１の運行状態の情報を勤務実績として用いてもよい。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、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または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、収集部９０、生成部９１、受付部９２、算出部９３および提示部９４の各処理部が適宜統合されてもよい。また、各処理部の処理が適宜複数の処理部の処理に分離されてもよい。さらに、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

［勤務計画補助情報提供プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。例えば、業務車両１２の運行計画などの勤務計画の作成を補助する勤務計画補助情報提供プログラムについて説明する。図１６は、勤務計画補助情報提供プログラムを実行するコンピュータの構成の一例を示す図である。

図１６に示すように、コンピュータ４００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）４２０、ＲＡＭ（Random Access Memory）４４０を有する。これら４００〜４４０の各部は、バス５００を介して接続される。

ＨＤＤ４２０には上記の制御部７２の各処理部（例えば、収集部９０、生成部９１、受付部９２、算出部９３および提示部９４と同様の機能を発揮する勤務計画補助情報提供プログラム４２０ａが予め記憶される。なお、勤務計画補助情報提供プログラム４２０ａについては、適宜分離してもよい。

また、ＨＤＤ４２０は、各種情報を記憶する。例えば、ＨＤＤ４２０は、ＯＳや発注量の決定に用いる各種データを記憶する。

そして、ＣＰＵ４１０が、勤務計画補助情報提供プログラム４２０ａをＨＤＤ４２０から読み出して実行することで、実施例の各処理部と同様の動作を実行する。例えば、勤務計画補助情報提供プログラム４２０ａは、収集部９０、生成部９１、受付部９２、算出部９３および提示部９４と同様の動作を実行する。

なお、上記した勤務計画補助情報提供プログラム４２０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ４２０に記憶させることを要しない。

また、例えば、勤務計画補助情報提供プログラム４２０ａは、コンピュータ４００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に記憶させてもよい。そして、コンピュータ４００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ４００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ４００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

１ システム
１１ 運行記録計
１２ 業務車両
１３ 端末装置
７０ 通信部
７１ 記憶部
７２ 制御部
８０ 勤務実績情報
８１ ユーザ属性情報
８２ 運行計画情報
８３ 予測モデル情報
９０ 収集部
９１ 生成部
９２ 受付部
９３ 算出部
９４ 提示部

Claims (9)

1. 個人の過去の複数種類の作業ごとの作業期間を含む勤務実績と該個人の属性情報とを記憶した記憶部を参照し、複数種類の作業の作業期間と個人の属性情報から未来の勤務時間帯における疲労度を算出する予測モデルを用いて、該過去の勤務実績と該属性情報から該個人の未来の勤務時間帯における疲労度を算出し、
   算出した疲労度を出力する
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする勤務計画補助情報提供方法。
2. 前記算出する処理は、過去の所定のタイミングの疲労度を初期値として、過去の勤務実績と個人の属性情報とに基づいて疲労度の変化を算出することにより、次回の勤務開始時における該個人の疲労度を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の勤務計画補助情報提供方法。
3. 前記算出する処理は、前記記憶部に記憶された前記個人の未来の車両の運行計画情報であって、複数種類の作業ごとの予定の作業期間を含む前記運行計画情報を参照し、前記予測モデルを用いて、前記運行計画情報の運行計画に沿って車両を運行する場合の予測される個人の疲労度を算出する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の勤務計画補助情報提供方法。
4. 車両運行時に検出された前記個人の状態を示す状態情報に基づいて、該個人の疲労度の初期値を更新する処理をさらに実行させ、
   前記算出する処理は、前記個人の状態が検出されたタイミング以降の勤務実績と個人の属性情報とに基づいて該個人の疲労度を算出する
   ことを特徴とする請求項２に記載の勤務計画補助情報提供方法。
5. 前記出力する処理は、前記個人の過去の勤務実績および該個人の属性情報のうち、算出した疲労度に最も影響を与えた要素を出力する
   ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１つに記載の勤務計画補助情報提供方法。
6. 前記出力する処理は、直近の所定期間内に算出された疲労度の履歴を出力する
   ことを特徴とする請求項１〜５の何れか１つに記載の勤務計画補助情報提供方法。
7. 前記予測モデルは、疲労度を算出する予測式にパラメータにとして睡眠時間を含み、
   前記算出する処理は、睡眠時間が未定の場合、前記勤務実績の最後の作業の終了時刻から次回の勤務開始時刻までの期間の所定の割合の時間を睡眠時間として前記予測式の前記パラメータに設定して未来の勤務時間帯における疲労度を算出する
   ことを特徴とする請求項１〜６の何れか１つに記載の勤務計画補助情報提供方法。
8. 個人の過去の複数種類の作業ごとの作業期間を含む勤務実績と該個人の属性情報とを記憶した記憶部を参照し、複数種類の作業の作業期間と個人の属性情報から未来の勤務時間帯における疲労度を算出する予測モデルを用いて、該過去の勤務実績と該属性情報から該個人の未来の勤務時間帯における疲労度を算出し、
   算出した疲労度を出力する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする勤務計画補助情報提供プログラム。
9. 個人の過去の複数種類の作業ごとの作業期間を含む勤務実績と該個人の属性情報とを記憶した記憶部を参照し、複数種類の作業の作業期間と個人の属性情報から未来の勤務時間帯における疲労度を算出する予測モデルを用いて、該過去の勤務実績と該属性情報から該個人の未来の勤務時間帯における疲労度を算出する算出部と、
   前記算出部の算出した疲労度を出力する出力部と、
   を有することを特徴とする勤務計画補助情報提供装置。

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