JP6903444B2 - 作業者育成装置、作業者育成方法、作業者育成プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、作業者育成装置、作業者育成方法、作業者育成プログラム及び記録媒体に関する。

従来から、生産現場等においては、作業者（オペレータ）のスキルレベルを向上し又は維持するために、作業者の育成が行われている。作業者の育成方法は、作業内容に応じて、又は作業者のレベルに応じて異なる。

例えば、同じ作業を繰り返して実施する定型的な作業（「定型作業」という。）に対しては、作業内容を統一することにより、作業効率を高め、また、作業間又は作業者間のバラツキを無くして作業品質及び生産物の品質を均一化させることが要求される。このため、作業者の育成は、例えば、作業内容の詳細を定めたマニュアルを作成して、マニュアル通りの作業が実施できるように作業者を指導する。これにより、作業は均一化されて作業によって生じる品質が均一化される。

一方、状況に応じて実施する作業内容が異なる非定型的な作業（「非定型作業」という。）に対しては、毎回異なる可能性のある作業を実施するときの状況に応じた適切な判断をして実施すべき作業を決定することが求められる。このため、作業者の育成は、例えば、作業者に作業に熟練した熟練作業者（ベテラン）が同行して行われる。熟練作業者は、例えば、作業におけるポイントを作業者に伝え、また、作業内容の摺合せを行うことにより作業者を指導して熟練作業者の技能（ノウハウ）を伝承する。様々な状況において発生する非定型作業をマンツーマンで一通り伝承するため、作業者の育成は、熟練作業者との、例えば子弟関係のような人間関係で時間を掛けて行われる場合がある。

生産現場には、例えば、化学等の工業プラント、ガス田や油田等の井戸元やその周辺を管理制御するプラント、水力・火力・原子力等の発電を管理制御するプラント、太陽光や風力等の環境発電を管理制御するプラント、上下水やダム等を管理制御するプラント等のプラントや、機械、電機、自動車等の工場等（以下、これらを総称する場合には「プラント」という）がある。プラントにおいては、フィールド機器と呼ばれる測定器又は操作器等の現場機器と、これらを制御する制御装置とが通信手段を介して接続された分散制御システム（ＤＣＳ：Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ）が構築されており、高度な自動操業が実現されている。このような分散制御システムが構築されたプラントにおいては、プラントを運転する運転作業者やプラントを保全する保全作業者が行う作業は、定型作業と非定型作業の両方を含む場合がある。

例えば、単純なバルブの開閉操作やポンプの起動操作等のアクチュエータの操作、計測器の数値記録、フィールド機器の校正等の作業は定型作業と考えられる。これらのプラントにおける定型作業では、例えば、適切なマニュアルやチェックリスト等を整備して、作業者がマニュアル等に従った作業を実施できるようにすることにより、作業漏れや作業間違いの無い作業を実施するための作業者の育成が可能となる。

一方、例えば、プラントで発生する又は発生した事象に対して実施すべき作業を判断して適切な操作を実施したりする作業は非定型作業と考えられる。プラントにおける非定型作業において作業者は、作業に必要な様々な情報を取得して作業を実施する。作業者が取得する情報としては、例えば、プラントの操作盤等に設置されたランプや表示装置や計測器の計測数値等の目で確認できる視覚情報、アラームの警報音や設備からの異音等の耳で確認できる聴覚情報、設備の表面温度や異常振動等の触診で確認できる触覚情報、設備からの臭気等の臭いで確認できる嗅覚情報、製品の味等の味覚情報等がある。取得する情報の種類や範囲、又は取得方法は、作業者のスキルレベルによって異なる。

例えば、バルブ操作によってプロセスのバルブ前後の圧力を目標値にする場合、新人作業者は、バルブの入口側又は出口側に設置された圧力計の数値や、バルブの操作によって直接影響を受けるプロセスの変化を確認しながらバルブを徐々に操作して圧力を目標値にする。このため、マニュアル通りの操作をしても目標値を得るまでに時間が掛かってしまい作業効率が低下する場合がある。

一方、熟練作業者は、上述したような幅広い情報を五感で収集する。熟練作業者が取得する情報には、例えば、生産された製品の品質の情報、生産計画の情報、気象情報等の情報が含まれている場合もある。熟練作業者は収集した情報に基づき、適切なバルブ操作量を判断することにより、１回のバルブ操作で圧力を目標値にできる場合がある。熟練作業者は、自らの経験で会得した経験則（判断ロジック）に基づき、取得した情報から実施すべき適切な作業を決定することができる。熟練作業者は、被育成作業者に同行して、又はトランシーバ等の通信手段を用いて、取得すべき情報やその判断基準について被育成作業者と摺合せを行うことにより技能を伝承し、作業者を育成することができる。

ところで、生産現場においては、様々な情報に基づきプラント等を制御する技術がある（例えば、特許文献１〜６を参照）。特に、近年は、プラントに設置されたセンサ等から取得される情報に加えて、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）によって、あらゆる物から情報を取得することが提案されている。ＩｏＴによって取得される様々な情報を利用して生産現場の効率を向上させることを目指すコンセプトとしては、例えばインダストリー４．０やインダストリアルインターネットがある。これらのコンセプトには、ＩｏＴによって得られる情報を集積した膨大なデータ（ビッグデータ）を解析して生産現場に活用することが含まれている。ビッグデータには今まで単独の装置やシステムでは収集できなかった幅広いデータが収集されて集積される。ビッグデータを利用することにより、今まで解析することができなかったデータを幅広く解析することができるようになり、因果関係が不明であった多くの事象を解析できる場合がある。したがって、ＩｏＴは様々な産業分野への応用が期待されている。

また、データの解析方法として、入力と出力の関係を多層構造のニューラルネットワークでモデルを生成するディープラーニングや、教師データに基づきパターン認識モデルを生成するサポートベクターマシン等の機械学を用いる方法が提案されている。

特開平１１−２８７４００号公報 特開２００３−１７７８１８号公報 特開２００３−１６７６２４号公報 特開２００３−１４０７４１号公報 国際公開第０２／３５３０２号 特開２００６−１８５１２０号公報

しかし、取得したデータを解析するには、どのような場合（プラントにおける事象）において、どのデータを解析対象として、どのような判断（実施すべき作業内容の決定）をすればよいのかの判断基準を予め決定する必要があるが、判断基準は熟練作業者が摺合せで作業者に伝承するものであり、ＩｏＴによりデータを収集するだけでは、作業内容の決定に使用できない場合があった。

また、ＩｏＴにより収集したデータに基づき判断基準を機械学習で生成する場合、実際のプラントにおいては起こり難い事象を学習させることが困難となり、また十分なデータを収集して判断基準を生成するまで、時間が掛かってしまう場合があった。

また、熟練作業者の判断基準をインタビューによって聞き出して、そのロジックをプログラム等で表現して定型化するには、熟練作業者に作業の決定毎のインタビューが必要となる。例えば、事象が発生する度にインタビューをした場合、熟練作業者への負荷が大きくなってしまう場合があった。一方、複数の事象についてまとめてインタビューをした場合、時間の経過とともに熟練作業者の記憶が薄れ、正確な判断基準を聞き出せない場合があった。また、熟練作業者が判断基準を伝承する際、熟練作業者の意識内にあるものを伝えることは可能であるが無意識で判断している（熟練しているために暗黙知化している）基準を伝えることが難しくなる場合があった。

また、熟練作業者が同行して作業者の育成を行う場合、プラントで発生する事象の全てについて判断基準を伝承するには相当な期間が必要となり、生産現場の自動化や省力化が進む中で、熟練作業者の人件費を確保するのが難しくなる場合があった。

さらに、作業者は作業者毎にスキルが異なるため、熟練者の判断基準に基づき定型化したマニュアル等の育成ツールは、作業者のスキルレベルの相違によって最適な内容が異なるため、育成ツールが育成に役に立たない場合があった。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、作業者のスキルレベルに応じた育成を可能とする、作業者育成装置、作業者育成方法、作業者育成プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。

（１）上記の課題を解決するため、本発明の作業者育成装置は、作業者が実施した作業内容を取得する作業内容取得部と、前記作業内容を実施したときに作業者が知覚した知覚情報を取得する知覚情報取得部と、前記作業内容を実施した前記作業者の判断基準を取得する判断基準取得部と、取得された前記作業内容、前記知覚情報及び前記判断基準の関連を解析する解析部と、解析された前記関連に基づき、被育成作業者を育成するための育成情報を生成する育成情報生成部とを備える。

（２）また、本発明の作業者育成装置において、前記育成情報生成部は、前記被育成作業者のスキルレベルに応じて前記育成情報の内容を変更して生成する。

（３）また、本発明の作業者育成装置において、前記知覚情報取得部は、インターネットを介して接続された外部装置の情報を取得する。

（４）また、本発明の作業者育成装置において、前記知覚情報取得部は、前記外部装置から、設備が発する振動、音又はアラームの少なくともいずれか１つの情報を取得する。

（５）また、本発明の作業者育成装置において、前記知覚情報取得部は、前記作業者の視線を検出する視線検出装置から前記作業者が視認している視覚情報を取得する。

（６）また、本発明の作業者育成装置において、生成された前記育成情報に基づき、取得された前記知覚情報から実施すべき作業内容を提供することにより前記被育成作業者の作業支援を実行する作業支援実行部をさらに備える。

（７）また、本発明の作業者育成装置において、提供された前記作業内容が妥当であったか否かのフィードバック情報を取得するフィードバック情報取得部と、取得された前記フィードバック情報に基づき前記育成情報を修正する育成情報修正部とをさらに備える。

（８）上記の課題を解決するため、本発明の作業者育成方法は、作業者が実施した作業内容を取得する作業内容取得ステップと、前記作業内容を実施したときに作業者が知覚した知覚情報を取得する知覚情報取得ステップと、前記作業内容を実施した前記作業者の判断基準を取得する判断基準取得ステップと、取得された前記作業内容、前記知覚情報及び前記判断基準の関連を解析する解析ステップと、解析された前記関連に基づき、被育成作業者を育成するための育成情報を生成する育成情報生成ステップとを含む。

（９）上記の課題を解決するため、本発明の作業者育成プログラムは、作業者が実施した作業内容を取得する作業内容取得処理と、前記作業内容を実施したときに作業者が知覚した知覚情報を取得する知覚情報取得処理と、前記作業内容を実施した前記作業者の判断基準を取得する判断基準取得処理と、取得された前記作業内容、前記知覚情報及び前記判断基準の関連を解析する解析処理と、解析された前記関連に基づき、被育成作業者を育成するための育成情報を生成する育成情報生成処理とをコンピュータに実行させる。

（１０）上記の課題を解決するため、本発明の記録媒体は、作業者が実施した作業内容を取得する作業内容取得処理と、前記作業内容を実施したときに作業者が知覚した知覚情報を取得する知覚情報取得処理と、前記作業内容を実施した前記作業者の判断基準を取得する判断基準取得処理と、取得された前記作業内容、前記知覚情報及び前記判断基準の関連を解析する解析処理と、解析された前記関連に基づき、被育成作業者を育成するための育成情報を生成する育成情報生成処理とをコンピュータに実行させる作業者育成プログラムを記録している。

本発明によれば、作業者のスキルレベルに応じた育成を可能とする、作業者育成装置、作業者育成援方法、作業者育成プログラム及び記録媒体を提供することができる。

実施形態における作業者育成装置を含むシステム構成の一例を示すブロック図である。 実施形態における作業者育成装置のソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。 実施形態における作業者育成装置の作業内容取得動作の一例を示すフローチャートである。 実施形態における作業者育成装置のスキル別ソリューション生成動作の一例を示すフローチャートである。 実施形態における作業者育成装置で生成された判断ロジックの一例を示すフローチャートである。 実施形態における作業者育成装置で生成された新人用判断ロジックの一例を示す図である。 実施形態における作業者育成装置で生成された中堅用判断ロジックの一例を示す図である。 実施形態における作業者育成装置の作業支援の動作の一例を示すフローチャートである。 実施形態における作業者育成装置の作業支援のフィードバック動作の一例を示すフローチャートである。 実施形態における作業者育成装置における作業訓練プログラムの動作の一例を示すフローチャートである。 実施形態における作業者育成装置の知覚情報取得動作の他の一例を示すフローチャートである。 実施形態における作業者育成装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して本発明の一実施形態における作業者育成装置、作業者育成方法、作業者育成プログラム及び記録媒体について詳細に説明する。

先ず、図１を用いて、作業者育成装置の概要を説明する。図１は、実施形態における作業者育成装置を含むシステム構成の一例を示すブロック図である。

図１において、作業者育成システム１００は、作業者育成装置１、営業データベース２Ａ、品質データベース２Ｂ、現場データベース２Ｃ、スキル別ソリューションデータベース３及び実行環境４を有する。

営業データベース２Ａ、品質データベース２Ｂ及び現場データベース２Ｃは、ＩｏＴによって取得されるビッグデータの提供元を例示している。ＩｏＴのコンセプトにおいては、あらゆる物をインターネットに接続して、あらゆる物から取得した幅広い情報（ビッグデータ）を取得することが提案されている。ＩｏＴによって取得されるビッグデータの提供元は、これらのデータベースに限定されるものではなく、ネットワークに接続されてデータを提供可能なあらゆる物が想定される。ビッグデータには、例えば、計測器から取得した計測データ、カメラから取得した画像データ、マイクから取得した音声データ、メールデータ、通信データ等のデータを含んでいてもよい。取得されたビッグデータは、作業者育成装置１によって蓄積される。ビッグデータの取得は、取得可能なデータの中から選択して行われる。ビッグデータの取得は、例えば、解析等の必要に応じてその都度選択してもよく、また、予め選択されたデータを定期的に又は不定期に取得するようにしてもよい。

営業データベース２Ａは、顧客情報、物流情報、販売情報等を有するデータベースである。営業データベース２Ａは、例えば、会社全体の経営資源を管理する基幹業務システムで実現される。基幹業務システムは、これらの情報以外にも、例えば、会計情報、生産管理情報、販売管理情報、在庫管理情報等を有していてもよい。基幹業務システムとしては、例えば、プロセス製造業向けＥＲＰ（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｐｌａｎｎｉｎｇ：経営資源統合）システムを用いることができる。また、基幹業務システムは、プラントの運転状態の情報、プラントの保全や修理の業務情報を管理する保全管理システム等を含んでいてもよい。基幹業務システムの情報は、作業者が保全内容を判断するときやスケジュールを立案するときに参照される場合がある。例えば、作業者は、顧客情報に含まれる要求仕様を参照して要求仕様に合致した製品を生産する。熟練作業者は、要求仕様と併せて顧客情報に含まれる過去の受注情報を参照して顧客に合せた製品を生産する。また、熟練作業者は、物流情報や生産管理の情報を確認しながら製品の生産速度の調整や生産品種の切替えの作業内容を判断する場合がある。

品質データベース２Ｂは、検査データ、分析データ等を有するデータベースである。品質データベース２Ｂも、例えば、会社全体の経営資源を管理する基幹業務システムで実現することができる。例えば、作業者は、検査データや分析データを参照して、製品品質の合否を確認して、製品出荷作業の可否を判断する。熟練作業者は、検査データや分析データの経時的な変化（トレンド）を参照して、プロセスの設定値等を微調整する。なお、品質データベース２Ｂは、例えば、ＭＥＳ（Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）で実現してもよい。ＭＥＳは、プラントの状態を監視し又は管理する。ＭＥＳは、ＰＩＭＳ（Ｐｌａｎｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ：プラント情報管理システム）、又はＣＭＭＳ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｓｅｄ Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ：プラント保全管理システム）等の機能を有していてもよい。ＰＩＭＳは、プラントデータを収集して記録するプラントデータ管理システムとして機能する。ＰＩＭＳは、例えば、検査装置や分析装置の情報を収集して検査データや分析データとして記録する。また、ＣＭＭＳは、検査装置や分析装置の保全履歴を記録する。

現場データベース２Ｃは、プラントデータ、制御データ、モニタ情報、センサデータ、オペレータデータ、操作履歴、五感データ等を有するデータベースである。現場データベース２Ｃも、ＭＥＳで実現することができる。プラントデータとは、プラントの運転状態や生産数量等、プラントの運転に係る情報である。制御データは、プラントを制御するための制御データである。モニタ情報とは、プラントに配置されたモニタカメラから取得されるモニタ画像である。センサデータとは、プラントに配置されたセンサから取得されるデータである。オペレータデータとは、作業者の識別するデータであり、例えば作業者のスキル（知識又は技能）レベルの情報を含んでいてもよい。操作履歴は、作業者の作業内容を記録した履歴情報である。五感データは、作業者が知覚することができる、視覚、聴覚、嗅覚、触覚、味覚等を測定及び記録したデータである。

作業者は、例えば、プラントに配置されたガス濃度センサから出力されるガス濃度データを参照しながらガス濃度調整用バルブを徐々に操作する。熟練作業者は、ガス濃度データに加えて、例えば、ガス濃度のトレンドや、反応炉出口の組成データを参照して、ガス濃度調整用バルブの操作量を判断する。

上述したように、本実施形態において取得されるビッグデータは、作業者が作業内容を判断するときに参照することができるデータであり、また作業者が行動時にキャッチした五感情報に基づく五感データである。これらのデータはお互いを関連付けるための関連付け情報を有しているものとする。関連付け情報とは、例えば、データが取得された日時の情報、データが取得された位置（例えば、プラントの部位）の情報、参照することが可能な作業者の情報等である。取得されたデータは、関連付け情報に基づきお互いを関連付けることができる。

作業者育成装置１は、営業データベース２Ａ、品質データベース２Ｂ及び現場データベース２Ｃが提供するビッグデータの中から選択された情報を収集して蓄積し、蓄積した情報を検索して読出し、作業者が作業を実施したときに作業内容を判断したときの判断ロジックを生成する。作業者育成装置１は、生成した判断ロジックから、作業者のスキルレベルに応じたスキル別ソリューションを生成して出力する。なお、作業者育成装置１の詳細は、図２を用いて後述する。

スキル別ソリューションデータベース３は、作業者育成装置１から出力されたスキル別ソリューションを記憶する。スキル別ソリューションとは、例えば、スキル別マニュアル、スキル別作業訓練、スキル別作業支援等である。マニュアルは、作業手順をドキュメントにしたコンテンツであり、作業者が作業を実施するときに内容を参照する。作業訓練は、作業者のスキルアップを図るためのコンテンツであり、例えば、コンピュータで実行されるプログラムである。作業支援は、生産現場において作業者を支援するコンテンツであり、例えば、コンピュータで実行されるプログラムである。作業支援は、例えば、作業内容に応じて作業者が確認すべき事項や実施すべき作業手順を作業者に指示する。スキル別ソリューションデータベース３は記憶しているスキル別ソリューションを、例えば実行環境からの要求に応じて提供する。スキル別ソリューションの提供は、例えば、スキル別ソリューションのデータをネットワークを介してダウンロード可能とすることにより行う。スキル別ソリューションデータベース３は、作業者のスキルレベルとコンテンツの種類（マニュアル、作業訓練又は作業支援）が指定されることにより所望のコンテンツを提供する。

実行環境４は、スキル別ソリューションを利用する環境である。スキル別ソリューションを利用する環境は、例えば、熟練作業者が、新人作業者に対して作業内容を指示し、新人作業者の作業内容を確認して指導し、又は作業方法について話し合う環境（ワイガヤ環境）である。熟練作業者のスキルは、このようなワイガヤ環境において作業者に対して伝承することができる。本実施形態においては、スキル別ソリューションをワイガヤ環境において実行することにより、熟練作業者のスキルを伝承することを可能にする。実行環境４は、例えば、スキル別ソリューションのマニュアルを閲覧可能な、若しくは、スキル別ソリューションの作業訓練や作業支援のプログラムを実行可能な装置であって、生産現場に設置されたコンピュータ、あるいは、作業者が携帯するハンドヘルドコンピュータやスマートフォンである。実行環境４は、スキル別ソリューションに対するフィードバック情報を作業者育成装置１に提供する。フィードバック情報とは、例えば、マニュアルの記載内容、作業訓練の訓練内容、又は作業支援の判断において、記載内容の誤りや追加情報がある場合、これらのフィードバック情報を作業者育成装置１に提供する。フィードバック情報を提供された作業者育成装置１は、判断ロジックを修正して、スキル別ソリューションを修正することが可能となる。なお、実行環境４は、作業者育成装置１の一部として実施されてもよい。次に説明する図２においては、実行環境４が作業者育成装置１の機能として実装される場合を示す。

作業者は、会社や工場の業務における様々な重要事項に対して、五感を働かせて情報を収集して、収集した情報に基づき意思決定をして行動している。作業者は、例えば、書類や設備などを見たり（視覚）、他の人からの話や設備から音を聞いたり（聴覚）、温度を感じたり（触覚）、臭いを嗅いだり（嗅覚）して、情報を知覚する。ＩｏＴによって物がネットワークにつながると、作業者が五感で知覚していたこれらの情報をコンピュータによって収集して形式化することが可能となる。これにより、作業者がどのような情報に基づき意思決定をしたかを明確化できるようになる。例えば、以下に例示するような情報をＩｏＴによって収集することによって様々な分野における作業を形式化することができる。

＜スケジューラ情報＞
スケジューラ情報とは、作業者のスケジュールを管理するための情報である。スケジューラ情報には、例えば、日時、場所、行動予定、連絡先、発注リスト等の様々な情報が含まれる。ＩｏＴによってスケジューラ情報を収集することにより、作業者が何を情報源として、どのような行動をし、又は計画の立案をしたかの情報を収集できる。スケジューラ情報は、作業者の意思決定において行動を制約する制約条件となる場合がある。スケジューラ情報を形式化することにより、決定される意思の予想精度を向上させることができる。

＜受注情報＞
受注情報とは、例えば、営業担当者（作業者）が、誰に電話やメールで連絡し、どのような交渉をすることによって、どのような受注をしたかの情報である。ＩｏＴによって受注情報を収集することで、今まで個人的なスキルと考えられていた営業プロセスを明確化することが可能となり、例えば、標準化されたマニュアルの精度を向上させることができる。

＜設計・製作情報＞
例えば、金型等の製品の製作においては、設計図に記載された情報に対して熟練作業者がノウハウを加えることによって高性能（高精度）の製品を製作することができる。設計・製作情報とは、作業者が誰とどのような打ち合せをしたか（顧客の要望等）、設計図のどこを確認し又は変更したか、製作した金型のどの部分を触診してどのように判断したか等の情報である。ＩｏＴによって設計・製作情報を収集することによって、熟練作業者の製品の設計プロセスや製作プロセスを形式化することができる。

＜品質管理情報＞
品質管理情報とは、品質管理作業の情報であって、例えば、分析作業における作業手順、参照した指示書の内容、分析結果等の情報である。ＩｏＴによって品質管理情報を収集することにより、品質管理作業における作業内容を形式化して作業効率を向上させ又はマニュアルの精度を向上させることができる。

＜現場情報＞
現場情報とは、生産現場における作業の情報であって、例えば、現場の位置、作業日時、作業者の動線（移動経路）、知覚した情報（音、温度等）、参照した作業指示書の内容、作業内容等の情報である。ＩｏＴによって現場情報を収集することにより、現場作業における作業内容を形式化して作業効率を向上させ又はマニュアルの精度を向上させることができる。

＜教育情報＞
教育情報とは、生産現場等において作業者に対する作業者教育を実施したときの情報であり、例えば、被教育者のスキルレベル、現場における事象（計器の数値、アラートの発生状況等）、どのような判断をしたか、どのような作業をどのように指示したか等の情報である。ＩｏＴによって教育情報を収集することにより、作業者教育における教育内容を形式化して、擬似的なＯＪＴ（Ｏｎ−ｔｈｅ−Ｊｏｂ Ｔｒａｉｎｉｎｇ）を実施可能になる。

なお、上述したようなＩｏＴによる情報の収集と効果は、本実施形態を例示したものであって、本実施形態の利用分野を限定するものではない。

次に、図２を用いて、作業者育成装置１のソフトウェア構成を説明する。図２は、実施形態における作業者育成装置１のソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。

図２において、作業者育成装置１は、ソリューション提供部１１、作業支援実行部１２及びソリューション修正部１３の各機能を有する。ソリューション提供部１１は、作業内容取得部１１１、知覚情報取得部１１２、判断基準取得部１１３、解析部１１４、判断ロジック生成部１１５及びソリューション生成部１１６の各機能を有する。ソリューション修正部１３は、フィードバック情報取得部１３１及びフィードバック情報適用部１３２の各機能を有する。作業者育成装置１の上記各機能は、作業者育成装置１を制御する作業者育成プログラムによって実現される機能モジュールである。作業者育成プログラムは、図１２等で後述するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）で実行される。作業者育成装置１は、作業者育成プログラムを、例えば、プログラムを提供するサーバ等から取得し、又は記録媒体から取得するようにしてもよい。

作業内容取得部１１１は、作業者が実施した作業内容を取得する。作業者には、上述の通り、新人作業者、中堅作業者、熟練作業者等、様々なスキルレベルの作業者が存在する。例えば、熟練作業者の作業内容を記録する場合、作業内容取得部１１１は、熟練作業者が実施した作業内容を取得する。作業内容とは、例えば、操作対象とその操作対象に対する操作内容を含む。操作対象がスイッチである場合、操作内容は、ボタンの押下、長押し、連打等である。また、操作対象がバルブである場合、操作内容は、バルブの全開、全閉、回転方向、回転角度、回転速度又は開度等の情報である。また、操作対象が移動する物品である場合、物品の移動経路、移動速度、移動順序等の情報である。操作内容には、操作対象が複数ある場合、操作順序、複数の操作のタイミング等の情報を含んでいてもよい。作業内容取得部１１１は、作業者が実施した作業内容を、例えば、作業者の姿を撮影することができるテレビカメラの撮影画像、操作対象からの操作がされたことを示す信号、作業者がどこを見ているかを計測することがきる視線計測装置、作業者が記録した作業記録等から取得する。作業内容取得部１１１は、例えば、作業者による作業開始の入力によって作業内容の取得を開始して、作業終了の入力によって取得を終了する。作業内容取得部１１１は、アラームの発生によって作業内容の取得を開始して、アラームの解除によって取得を終了してもよい。作業内容取得部１１１は、取得した作業内容を所定の付随情報とともに記録する。付随情報とは、例えば、作業内容の取得日時（又は作業の実施日時）、作業者の識別情報、作業が実施された場所、作業者のスキルレベル等である。付随情報は、作業内容と知覚情報とを対応付けするのに用いられる情報である。

知覚情報取得部１１２は、作業内容取得部１１１において取得された作業内容を作業者が実施したときに、その作業者が知覚した知覚情報を取得する。作業内容を実施したときとは、作業者がその作業内容の実施を判断するために知覚情報を知覚したときである。知覚情報には、例えば、作業者の視覚で認識できる視覚情報、作業者の聴覚で認識できる聴覚情報、作業者の触覚で認識できる触覚情報、作業者の嗅覚で認識できる嗅覚情報、作業者の味覚で認識できる味覚情報等を含む。視覚情報は、例えば、計器の数値、表示装置の表示画面に含まれる情報、印字物の情報、製品の状態等の目視情報、他の作業者の動作等から得られる情報である。聴覚情報は、例えば、アラームの警報音、設備から発生する異音、聴診器を用いた聴診音、トランシーバやインターカムからの受話音等から得られる情報である。触覚情報は、例えば、設備を触診したときの異常振動、異常温度等から得られる情報である。また、嗅覚情報は、設備から発生する異臭、製品から発生する臭い等から得られる情報である。また、味覚情報は、食品等の製品の味等から得られる情報である。

知覚情報は、作業者が、例えば図１で説明したＩｏＴを利用したビッグデータの中から選択して知覚する。知覚情報取得部１１２は、例えば作業者がどこを見ているかを計測することがきる視線計測装置から視覚情報を取得する。また、知覚情報取得部１１２は、作業者が知覚した情報の内容を作業現場で記録した作業記録から取得してもよい。知覚情報は、作業者がその作業内容の実施を判断するために参照したものである。したがって、知覚情報取得部１１２が取得する知覚情報には、作業内容取得部１１１で取得された作業内容と対応付けるため、作業内容と同様に、取得日時や取得場所等の付随情報が含まれる。なお、知覚情報取得部１１２は、例えば、作業者が作業内容を決定したときに、作業者の明示的な指示に基づき知覚情報を取得するようにしてもよい。また、知覚情報取得部１１２は、作業者が作業記録を後日確認したときに、作業者の選択によって知覚情報を取得するようにしてもよい。

判断基準取得部１１３は、作業内容取得部１１１で取得された作業内容を実施した作業者の判断基準を取得する。知覚情報は、作業内容の実施を判断するために参照したものであるため、作業者が知覚可能な情報であっても、作業内容の判断に影響が無い情報は含めないようにすることが望ましい。したがって、付随情報のみでは実際に作業者がその知覚情報を参照したか否かを判断できない場合がある。また、知覚情報に基づき作業者がどのような思考（ロジック）でその作業内容の実施を判断したかは作業者自身にしかわからない。判断基準取得部１１３は、どの知覚情報に基づきどの様なロジックで作業内容を決定したかの判断基準を、作業者から取得する。例えば、作業者は、１つの知覚情報に基づき１つの作業内容を決定し、その結果を知覚情報として知覚することにより次の作業内容を決定する場合がある。また、作業者は複数の知覚情報を取得して、取得した複数の情報に基づき１つの作業内容を決定する場合がある。判断基準取得部１１３は、例えば、作業者がどの知覚情報を知覚したかを取得するために、知覚情報取得部１１２で取得された知覚情報を選択可能に表示する。また、判断基準取得部１１３は、例えば、作業内容取得部１１１で取得された作業内容を実施することを決定した理由として、選択された知覚情報をどの様に判断したかの判断条件を入力可能に表示する。

解析部１１４は、作業内容取得部１１１において取得された作業内容、知覚情報取得部１１２において取得された知覚情報、及び判断基準取得部１１３において取得された判断基準の関連を解析する。解析部１１４は、例えば、所定期間内において作業者（解析対象の作業者）が実施した作業の中から、作業内容を検索条件として知覚情報と判断基準の情報を解析することにより、その作業内容が実施される判断基準を解析することができる。また、解析部１１４は、例えば、知覚情報を検索条件として判断基準と作業内容を解析することにより、知覚情報がどのような条件になったときにどのような作業内容を実施すべきかの解析をすることができる。解析部１１４は、解析対象の作業者に応じて判断基準を解析することができる。例えば、解析対象の作業者が特定の熟練作業者であった場合、解析部１１４は、その熟練作業者が生産現場で実施した様々な作業についての判断基準を解析することができる。また、解析対象の作業者が複数であった場合、複数の作業者間の判断基準の平均やバラツキを解析したり、多数意見の収集をすることが可能となる。また、解析対象の作業者がスキルレベルの異なる複数の作業者であった場合、スキルレベル毎の判断基準の差異を解析をすることができる。解析部１１４は、解析したこれらの結果を判断ロジック生成部１１５に提供する。

ところで、熟練作業者の中には、「匠」と呼ばれる作業者が存在する。匠は、作業を実施する分野において、高度な知識や技能を有する者であり、他の作業者の模範となるべき存在である。ある程度のスキルを有する熟練作業者は匠からの指導を受けながら匠のスキルの承継を受けることにより、さらなるスキルアップを目指すことができる。解析部１１４は、匠レベルの作業者の判断基準を解析することにより、他の熟練作業者のスキルアップに有益な情報（例えば、スキル別ソリューション）を生成するための情報を得ることが可能となる。同様に、熟練作業者の判断基準は中堅レベルの作業者にとって有用な情報に、中堅レベルの作業者の判断基準は新人レベルの作業者にとって有用な情報となる。

判断ロジック生成部１１５は、解析部１１４において解析された、作業内容、知覚情報、及び判断基準の関連に基づき、判断ロジックを生成する。判断ロジックとは、作業者の思考を定型化したものであり、例えば、知覚情報と判断基準を入力条件として、作業内容を条件に対応した出力結果としたものである。判断ロジックは、例えばフローチャート、シーケンス図、コラボレーション図（ＵＭＬ）等の定型化された方法で表現することができる。判断ロジックを生成することにより、作業者の思考内容である判断ロジックを可視化することができ、スキルを定型化して伝承することが可能となる。なお、本実施形態においては、判断ロジック生成部１１５が、判断ロジックをフローチャートで表現して生成する場合を説明する。

ソリューション生成部１１６は、判断ロジック生成部１１５において生成された判断ロジックに基づき、被育成作業者を育成するための育成情報（コンテンツ）を生成する。ソリューション生成部１１６は、本実施形態における育成情報生成部の一実施形態である。被育成作業者とは、スキルアップ対象の作業者である。育成情報とは、スキルアップをするためのコンテンツであり、例えば、マニュアルのドキュメント、作業訓練や作業支援のプログラムである。ソリューション生成部１１６は、判断ロジック生成部１１５において可視化された匠等の作業者の判断基準に基づき、作業者のスキルレベル毎のコンテンツを生成する。ソリューション生成部１１６は、例えば、スキル別マニュアルのドキュメント、スキル別作業訓練やスキル別作業支援のプログラムを生成する。ソリューション生成部１１６は、生成したコンテンツを、例えば図１で説明したスキル別ソリューションデータベースに出力してもよい。

作業支援実行部１２は、ソリューション生成部１１６で生成されたスキル別の作業訓練プログラムや作業支援プログラムを実行する。作業訓練プログラムは、作業者のスキルレベルを向上させるためのプログラムである。

作業訓練プログラムは、例えば、新人用、中堅レベル用、熟練レベル用等、被訓練者のスキルレベルに応じた訓練用のコンテンツである。作業訓練プログラムは、例えば、作業現場に対応した作業内容をシミュレートした問題を被訓練者に対して出題し、被訓練者に回答を求めることにより知識を向上させる。作業訓練プログラムには、中堅レベル又は熟練レベルの作業者の動作や感性をＩｏＴで収集したものを活用するものであってもよい。また、作業訓練プログラムは、被訓練者の正解率によって作業者としてのスキルレベルを認定するものであってもよい。作業訓練プログラムは、被訓練者のスキルレベルに応じて出題の難易度を調整するようにしてもよい。作業訓練プログラムによって、スキルレベルの高い作業者の知識を習得することでスキルの承継をすることが可能となる。

作業支援プログラムは、作業者に対して作業の実施を支援するプログラムである。作業支援プログラムは、例えば、生産現場において、実施したい作業内容に対して、その作業内容を実施するときに確認すべき知覚情報とその知覚情報の確認方法の情報を提供する。また、作業支援プログラムは、例えば、異音等の知覚情報の発生に対してどのような判断基準でどのような対処（作業内容）をすべきかの情報を提供する。作業支援プログラムによって、スキルレベルの高い作業者が摺合せによって指導をするのと同様に作業を実施することでスキルの承継をすることが可能となる。

ソリューション修正部１３は、フィードバック情報取得部１３１及びフィードバック情報適用部１３２の機能を有する。フィードバック情報取得部１３１は、ソリューション生成部１１６によって生成されたコンテンツの内容に修正すべき内容が発見された場合、修正すべき内容をフィードバック情報として取得する。コンテンツの内容の修正には、内容の一部又は全部の削除、追加又は変更を含む。ソリューション修正部１３は、例えば、コンテンツを利用した作業者によって内容を修正されたコンテンツを取得することによりフィードバック情報を取得する。フィードバック情報は、例えばプラントの工程の変更に伴う作業内容の変更や生産計画の変更を伴うものであってもよい。

フィードバック情報適用部１３２は、フィードバック情報取得部１３１によって取得されたフィードバック情報をコンテンツ内容に適用する。フィードバック情報適用部１３２は、例えば、判断ロジック生成部１１５に対してフィードバック情報を提供し、判断ロジックの再生成を実行させる。また、フィードバック情報適用部１３２は、ソリューション生成部１１６によって生成されたコンテンツの内容をフィードバック情報に基づき直接修正するようにしてもよい。

なお、ソリューション修正部１３は、ソリューション生成部１１６で生成されたスキル別のソリューションを改良するものであってもよい。例えば、ソリューション修正部１３は、ＩｏＴで収集された画像、音声、計測データ等のデータと作業者が実際に作業内容の決定に参照したデータとを対比して、その変化を分析することにより、作業者毎のスキルの変化を詳細に把握して、ソリューションを作業者毎にカスタマイズする改良を行うものであってもよい。ソリューションをカスタマイズすることにより、例えば、育成期間の短縮を図ることが可能となる。

また、ソリューション生成部１１６において生成されるソリューションは、作業者の五感等を時系列で測定し、トレンドを担当者毎に解析することにより、作業者間の作業内容の比較や同一作業者の作業内容の変化の比較を行うものであってもよい。また、ソリューションは、作業者間のスキルの相違を比較して、作業者毎の適切な作業分担を提案するものであってもよい。

なお、図２においては、作業者育成装置１が有する、ソリューション提供部１１、作業支援実行部１２及びソリューション修正部１３の各機能、さらに、作業内容取得部１１１、知覚情報取得部１１２、判断基準取得部１１３、解析部１１４、判断ロジック生成部１１５及びソリューション生成部１１６、フィードバック情報取得部１３１及びフィードバック情報適用部１３２の各機能がソフトウェアによって実現される場合を説明した。しかし、作業者育成装置１が有する上記１つ以上の機能は、ハードウェアによって実現されるものであっても良い。また、作業者育成装置１が有する上記各機能は、１つの機能を複数の機能に分割して実施してもよい。また、作業者育成装置１０が有する上記各機能は、２つ以上の機能を１つの機能に集約して実施してもよい。また、作業者育成装置１は、１つの筐体によって実現される装置であっても、ネットワーク等を介して接続された複数の装置から実現されるシステムであってもよい。例えば、作業者育成装置１は、サーバ装置、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ、ＰＤＡ、又はスマートフォン等の装置であってもよく、クラウドコンピューティングシステムによって提供されるクラウドサービス等、仮想的な装置であってもよい。また、作業者育成装置１の上記各機能の１以上の機能を他の装置において実現するようにしてもよい。すなわち、作業者育成装置１は上記全ての機能を有している必要はなく、一部の機能を有するものであってもよい。

次に、図３を用いて、図１で説明した作業内容取得部１１１において実行される作業内容取得動作について説明する。図３は、実施形態における作業者育成装置１の作業内容取得動作の一例を示すフローチャートである。

図３において、作業内容取得部１１１は、作業内容を取得したか否かを判断する（ステップＳ１１）。作業内容を取得したか否かの判断は、例えば、作業者の作業内容を記録した作業履歴を取得したか否かで判断することができる。作業内容の記録は、例えば、作業を開始するときに作業者からの指示によって記録が開始され、作業を終了するときに作業者からの指示によって記録が終了するようにしてもよい。作業履歴の取得は、作業者が作業を終了したときに都度取得するようにしてもよく、また、作業履歴を記録している記録装置から、作業者毎の記録をまとめて取得するようにしてもよい。作業内容を取得していないと判断した場合（ステップＳ１１：ＮＯ）、作業内容取得部１１１は、ステップＳ１１の動作を繰り返して作業内容の取得を待機する。

一方、作業内容を取得したと判断した場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、作業内容取得部１１１は、取得した作業内容を記録する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において記録される作業内容には、知覚情報取得部１１２で取得される知覚情報と対応付けるための付随情報を含める。付随情報には、知覚情報取得部１１２で取得される知覚情報を特定するための情報を含めることができる。また、付随情報には、知覚情報と対応付けるときに検索される、作業の実施日時、作業者の識別情報、作業場所、作業者のスキルレベル等の情報を含めてもよい。

ステップＳ１２の処理を実行した後、作業内容取得部１１１は、記録を終了するか否かを判断する（ステップＳ１３）。記録を終了するか否かの判断は、例えば、作業者からの記録の終了指示を取得したか否かで判断することができる。作業者は、複数の作業を逐次実施する場合がある。１つの作業を一つの作業内容として記録するとともに（ステップＳ１２）、連続した作業を実施する場合、記録終了の指示があるまで図３に示す作業内容の記録動作を継続するようにしてもよい。記録を終了しないと判断した場合（ステップＳ１３：ＮＯ）、作業内容取得部１１１は、ステップＳ１１の処理に戻って作業内容取得の動作を継続する。一方、記録を終了すると判断した場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、作業内容取得部１１１は、フローチャートで示した作業内容取得の動作を終了する。

次に、図４を用いて、スキル別ソリューション生成動作について説明する。図４は、実施形態における作業者育成装置１のスキル別ソリューション生成動作の一例を示すフローチャートである。

図４において、知覚情報取得部１１２は、作業内容取得部１１１で取得された作業内容を読み出す（ステップＳ２１）。作業内容の読出しは、作業内容取得部１１１が作業内容を取得したときにリアルタイムで実行されてもよく、また、作業内容取得部１１１が作業内容を取得してから後で（例えば、後日）検索されて読み出されるものであってもよい。

ステップＳ２１の処理を実行した後、知覚情報取得部１１２は、知覚情報を取得する（ステップＳ２２）。上述のように、知覚情報は、作業者が作業内容を実施したときに作業者が知覚した情報である。知覚情報取得部１１２は、作業者が作業内容を実行したときに知覚可能な全ての情報を取得するようにしてもよい。また、知覚情報取得部１１２は、予め設定された知覚情報を取得するようにしてもよい。

ステップＳ２２の処理を実行した後、判断基準取得部１１３は、取得した知覚情報の中から解析処理において使用する知覚情報を選択する（ステップＳ２３）。知覚情報は知覚情報取得部１１２によって収取されるが、作業者が知覚可能な情報であっても、作業内容の決定に関係ない、すなわち、作業内容を決定するときに作業者が参照しない情報が含まれている場合がある。判断基準取得部１１３は、例えば、取得した知覚情報を指定可能に表示して、作業内容を決定したときに参照した知覚情報を作業者に指定させることにより、知覚情報を選択する。但し、作業内容と参照すべき知覚情報が予め設定されている等の場合、ステップＳ２３の処理は省略してもよい。

ステップＳ２３の処理を実行した後、判断基準取得部１１３は、判断基準を取得する（ステップＳ２４）。判断基準の取得は、例えば、作業者がそれぞれの知覚情報に対して閾値となる条件を設定することにより取得される。例えば、知覚情報が計器の数値であった場合、作業者は判断基準として閾値となる計器の数値範囲を設定する。また、知覚情報が、アラーム（警報器）であった場合、作業者は判断基準としてアラームの鳴動に有無を設定する。

ステップＳ２４の処理を実行した後、解析部１１４は、解析処理を実行する（ステップＳ２５）。解析部１１４は、図３の作業内容取得処理において取得された作業内容、ステップＳ２２において取得された知覚情報、ステップＳ２４において取得された判断基準の関連を解析する。ステップＳ２５の解析処理の実行のタイミングは任意である。例えば、作業者が実施する作業において作業終了の都度実行されてもよく、また、作業の実施とは無関係な任意のタイミングで実行されてもよい。解析処理は、作業者毎にそれぞれ実行される。これにより、作業者毎の作業内容、知覚情報及び判断基準の関連を解析することが可能となる。

ステップＳ２５の処理を実行した後、判断ロジック生成部１１５は、スキル別の判断ロジックを生成する（ステップＳ２６）。スキル別の判断ロジックの生成は、例えば判断ロジックを生成する作業者を指定することによって実行される。匠レベルの作業者が指定された場合、生成される判断ロジックには、その作業者の技能（ノウハウ）が定型化されて表現されることになる。

ステップＳ２６の処理を実行した後、ソリューション生成部１１６は、ステップＳ２６の処理で生成された判断ロジックに基づき、スキル別ソリューションを生成する（ステップＳ２７）。スキル別ソリューションの生成は、例えば、生成するソリューションのスキルレベルと、コンテンツの種類を指定して実行される。コンテンツの種類は、例えば、スキル別マニュアル、スキル別作業訓練、スキル別作業支援等である。例えば、被育成者のスキルレベルが新人レベルである場合、中堅以上のスキルレベルの作業者から取得された判断ロジックに基づくソリューションが生成される。また、被育成者のスキルレベルが中堅レベルである場合、熟練レベル以上のスキルレベルの作業者から取得された判断ロジックに基づくソリューションが生成される。同様に、被育成者のスキルレベルが熟練レベルである場合、匠レベルのスキルレベルの作業者から取得された判断ロジックに基づくソリューションが生成される。

ステップＳ２６の処理を実行した後、ソリューション生成部１１６は、生成したスキル別ソリューションを出力する（ステップＳ２８）。スキル別ソリューションは、例えば、図２の作業支援実行部１２に対して出力することができる。ステップＳ２７の処理を実行した後、フローチャートで示したスキル別ソリューション生成動作を終了する。

次に、図５を用いて、図４のステップＳ２６で生成される判断ロジックを説明する。図５は、実施形態における作業者育成装置１で生成された判断ロジックの一例を示すフローチャートである。図５は、作業者がどのような判断基準でどのような作業を実施するかの判断ロジックをフローチャートを用いて表現したものである。

図５（Ａ）と図５（Ｂ）は、同じ作業を実施する場合のスキルレベルの違いによる判断ロジックの差異を示している。実施する作業は、水中の水素濃度を窒素バルブの操作によって低下させることを目標とする。作業は、例えば水中に設置された水素濃度計が所定の値を超えた場合に開始される。作業者は、水中に送出する窒素ガスの量を減少させて水素の発生速度（反応速度）を低下させる作業を実施する。窒素バルブは大バルブと小バルブが並列に設置されており、大バルブの操作において窒素ガスの送出量を大きく調整でき、また小バルブの操作において窒素ガスの送出量を小さく調整できるものとする。図５（Ａ）は、判断ロジック生成部１１５において生成された中堅レベルの作業者の判断ロジックを示す。図５（Ｂ）は、判断ロジック生成部１１５において生成された匠レベルの作業者の判断ロジックを示す。

図５（Ａ）において、中堅レベルの作業者は、先ず、作業内容として、窒素小バルブの開度を５％減少させる（ステップＳ１１１）。大バルブを操作すると反応速度を急激に変化させることができるので目的の作業を短時間で終了させることができる反面、反応速度の急激な変化によって必要以上の変化（オーバーシュート）が発生しプラントの運転に悪影響を与えてしまう可能性がある。中堅レベルの作業者は、小バルブを徐々に操作することにより、急激な反応速度の変化を防止して、プラントの運転への悪影響が発生することを回避する。

ステップＳ１１１の作業を実施した後、作業者は作業内容として、１０分間待機する（ステップＳ１１２）。バルブ操作による効果の確認に所定の時間を要する場合、作業者は所定の時間を待機する。ステップＳ１１２の作業を実施した後、作業者は作業内容として水素濃度のトレンドを確認する（ステップＳ１１３）。水素濃度のトレンドとは、水素濃度が上昇傾向にあるのか、下降傾向にあるのか又は変化が無いのか、並びに上昇又は下降スピードはどれくらいかを示す、水素濃度計の計測値の変化である。水素濃度計の計測値の変化は、ステップＳ１１１の作業の実施前の計測値とステップＳ１１１の作業の実施後の計測値の変化によって確認することができる。水素濃度計の計測値及びその変化は、作業者が知覚可能な知覚情報である。

ステップＳ１１３の作業を実施した後、作業者は判断として、水素濃度が下降傾向にあるか否かを判断する（ステップＳ１１４）。水素濃度が下降傾向にない（上昇傾向又は変化なし）と判断した場合（ステップＳ１１４：ＮＯ）、作業者は、ステップＳ１１１の作業を再び実施する。一方、水素濃度が下降傾向にあると判断した場合（ステップＳ１１４：ＹＥＳ）、作業者は、図５（Ａ）に示す作業を終了する。

図５（Ａ）に示した判断ロジックにおいて、中堅レベルの作業者は、小バルブの操作、所定時間の待機、及び水素濃度のトレンドの確認の作業を繰り返しながらバルブの開度を決定するため、繰り返し回数に応じた作業時間を要していることが表現されている。

次に、図５（Ｂ）において、匠レベルの作業者は、先ず、作業内容として、（１）水素濃度のトレンド、（２）加熱炉出口のガスの組成、及び（３）酸素／窒素比率を確認する（ステップＳ１２１）。（１）の水素濃度のトレンドは、水素濃度計の現在の計測値のみではなく、過去の計測値に対する変化により確認することができる。すなわち、中堅レベルの作業者が作業直前の計測値のみを参照するのに対して、匠レベルの作業者は過去の計測値も参照していることを示している。また、（２）〜（３）の知覚情報は、中堅レベルの作業者は参照していない情報である。

ステップＳ１２１の作業を実施した後、作業者は判断として、（１）水素濃度のトレンドが上昇傾向にあるのか、（２）加熱炉出口のガスの組成が規定値以上であるのか、及び（３）酸素／窒素比率が規定値以上であるのかを判断し、（１）〜（３）の判断に基づき、窒素大バルブの開度を決定する（ステップＳ１２２）。すなわち、匠レベルの作業者は、（１）〜（３）の知覚情報に対する判断に基づき、適正なバルブ開度を推定する。

ステップＳ１２２の判断を実施した後、作業者は、作業内容として、窒素大バルブの開度を１０％減少させ（ステップＳ１２３）、図５（Ｂ）に示す作業を終了する。すなわち、匠レベルの作業者は、バルブ操作に対する都度の確認の操作をしないで、１度のバルブ操作で作業を終了する。

図５（Ｂ）に示した判断ロジックにおいて、匠レベルの作業者は、中堅レベルの作業者とは異なる知覚情報を知覚して、知覚情報に対して実施すべき作業内容を判断することにより、短時間で作業を終了していることが表現されている。すなわち、図５（Ａ）及び（Ｂ）で示したように、それぞれのスキルレベルにおける判断ロジックを生成することにより、今まで作業の摺合せにおいて伝承されてきた技能をフローチャートを用いて可視化することが可能となる。

次に、図６〜図７を用いて、図５（Ａ）及び図５（Ｂ）で説明した判断ロジックを用いたソリューションについて説明する。図６は、実施形態における作業者育成装置１で生成された新人用判断ロジックの一例を示す図である。図６及び図７は、図１のソリューション生成部１１６で生成されるスキル別の作業支援プログラムの編集画面を示している。図６は、新人用の作業支援プログラム（新人用作業支援プログラム）の編集画面である。新人用作業支援プログラムは、図５（Ａ）で説明した中堅レベルの作業者の判断ロジックに基づき生成される。図６及び図７の作業支援プログラムの編集画面は、例えばコンピュータの表示装置に表示される。

図６において、新人用作業支援プログラムの編集画面１１００は、部品選択領域１１０１と編集領域１１０２を有する。部品選択領域１１０１は、フローチャートで使用する、「端子（開始）」、「端子（終了）」等の部品を選択するための領域である。部品選択領域１１０１には、基本的な部品を選択するための「基本セット」、フローチャートの矢印を選択するための「フロー」、特殊な作業内容を選択するための「オプション」等のタブを有している。部品選択領域１１０１は、「基本セット」のタブが開いていることを示している。

編集領域１１０２は、部品選択領域１１０１で選択された部品を配置してフローチャートを編集する領域である。編集領域１１０２に表示されるフローチャートは、図５（Ａ）で説明した中堅レベルの判断ロジックに基づき生成される。編集領域１１０２は、生成されたフローチャートを部品単位で修正することを可能にする。また、編集領域１１０２は、部品選択領域１１０１から部品を選択して配置することにより、新たなフローチャートを作成することを可能にする。

編集領域１１０２には、自動的に生成される判断ロジックに加えて、作業者に対して表示するコメントや作業のポイント等を追加することができる。例えば、部品選択領域１１０１において「端子（開始）」を選択することにより、編集領域１１０２に「ＳＴＡＲＴ」の部品を配置することができる。「ＳＴＡＲＴ」の次のステップの「新人オペレーションを開始します」の部品における指のマークのアイコンは、作業者のタッチによって画面を遷移させるための操作を要求するステップの追加であり、作業支援プログラム実行時に実行される。同様に、部品選択領域１１０１において選択される部品には、作業内容を示すアイコンが表示され、編集領域１１０２には、選択された部品に対する具体的な内容を入力することができる。編集された作業支援プログラムは、実行可能な作業訓練プログラムとして出力される。

図７は、実施形態における作業者育成装置１で生成された中堅用判断ロジックの一例を示す図である。図７は、中堅レベル以上の作業支援プログラム（中堅用作業支援プログラム）の編集画面である。中堅用作業支援プログラムは、図５（Ｂ）で説明した匠レベルの作業者の判断ロジックに基づき生成される。図７において、中堅用作業支援プログラムの編集画面１２００は、部品選択領域１２０１と編集領域１２０２を有する。部品選択領域１２０１は、「オプション」のタブが開いていることを示している。

図６及び図７で説明したように、作業者育成装置１は、スキル別に作業支援プログラムを編集して生成することを可能にする。また、作業者育成装置１は同様の編集作業において個々の作業者に応じた作業支援プログラムを生成することを可能にする。作業者育成装置１は、マニュアルや作業訓練プログラムについても同様に個々の作業者に応じたコンテンツの生成を可能にする。

次に、図８を用いて、作業支援プログラムの動作を説明する。図８は、実施形態における作業者育成装置１の作業支援の動作の一例を示すフローチャートである。作業支援プログラムは、図２の作業支援実行部１２で実行されるものとする。

図８において、作業支援実行部１２は、支援対象の事象の発生を判断する（ステップＳ３１）。支援対象の事象の発生の判断は、例えば、作業者が支援対象の事象が発生したことを入力することにより行うことができる。支援対象の事象とは、例えば、水素濃度上昇のアラーム発生等である。支援対象の事象が発生していないと判断した場合（ステップＳ３１：ＮＯ）、作業支援実行部１２は、ステップＳ３１の処理を繰り返して、事象の発生を待機する。

一方、支援対象の事象が発生したと判断した場合（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、作業支援実行部１２は、スキルレベルを決定する（ステップＳ３２）。スキルレベルの決定は、例えば、作業支援プログラムを実行する際に作業者によって選択されたスキルレベルによって決定される。ステップＳ３２の処理を実行した後、作業支援実行部１２は、決定されたスキルレベルに応じた作業支援プログラムを選択実行し、その作業内容に応じた知覚情報の取得を作業者に指示する（ステップＳ３３）。知覚情報の取得指示は、例えば、計測器の位置や数値の読み取り方法等、知覚情報の取得方法を具体的に示して実行される。

ステップＳ３３の処理を実行した後、作業支援実行部１２は、知覚情報の取得が完了したか否かを判断する（ステップＳ３４）。知覚情報の取得が完了したか否かの判断は、例えば、作業者による取得された知覚情報の入力が完了したか否かで判断することができる。知覚情報の取得が完了していないと判断した場合（ステップＳ３４：ＮＯ）、作業支援実行部１２は、ステップＳ３４の処理を繰り返して、知覚情報取得の完了を待機する。

一方、知覚情報の取得が完了したと判断した場合（ステップＳ３４：ＹＥＳ）、作業支援実行部１２は、取得された知覚情報に基づき、判断ロジックを検索する（ステップＳ３５）。判断ロジックの検索は、例えば、作業者の識別情報、知覚情報の数値等を入力することにより行う。ステップＳ３５の処理を実行した後、作業支援実行部１２は、作業内容を提案する（ステップＳ３６）。作業内容の提案とは、例えば、バルブの操作量や待機する時間等、作業者が実行するべき作業の提案である。ステップＳ３６の処理を実行した後、フローチャートで示した作業支援の動作を終了する。

なお、提案された作業内容は、作業者の判断で実行されない場合がある。例えば、変更前のプラントの工程に基づく作業内容であった場合、作業者は提案された作業内容を実施することなく、図９で説明するフィードバック情報を入力を行うようにしてもよい。

次に、図９を用いて、作業支援のフィードバック動作を説明する。図９は、実施形態における作業者育成装置１の作業支援のフィードバック動作の一例を示すフローチャートである。作業支援のフィードバック動作は、図２のソリューション修正部１３で実行されるものとする。

図９において、ソリューション修正部１３は、フィードバック情報を取得したか否かを判断する（ステップＳ４１）。フィードバック情報を取得したか否かの判断は、例えば、作業者からの情報の入力があったか否かで判断することができる。フィードバック情報を取得していないと判断した場合（ステップＳ４１：ＮＯ）、ソリューション修正部１３は、ステップＳ４１の処理を繰り返して、フィードバック情報の取得を待機する。

フィードバック情報を取得したと判断した場合（ステップＳ４１：ＹＥＳ）、ソリューション修正部１３は、提案内容が適切であったか否かを判断する（ステップＳ４２）。提案内容が適切であったか否かの判断は、例えば、作業者から入力されたフィードバック情報に要修正の情報が含まれているか否かで判断することができる。提案内容が適切であったと判断した場合（ステップＳ４２：ＹＥＳ）、ソリューション修正部１３は、フローチャートで示した作業支援のフィードバックの動作を終了する。なお、提案内容が適切であった場合に、その旨を記録して判断ロジックにおける提案内容の生成に使用するようにしてもよい。

一方、提案内容が適切でないと判断した場合（ステップＳ４２：ＮＯ）、ソリューション修正部１３は、提案した作業内容を修正する（ステップＳ４３）。作業内容の修正は、図５等で説明した判断ロジックの修正を含むものであってもよく、また、判断ロジックから生成される作業支援プログラム等のソリューションの修正のみをするものであってもよい。ステップＳ４３の処理を実行した後、ソリューション修正部１３は、スキル別ソリューションを再生成して（ステップＳ４４）、フローチャートで示した作業支援のフィードバックの動作を終了する。

なお、作業内容の修正には、機械学習を用いてもよい。例えば、ステップＳ４２における判断結果をサポートベクターマシンに入力することにより、適切な提案内容を学習させることができる。本実施形態においては、作業者が作業内容の決定に使用した知覚情報以外のビッグデータを取得することが可能であるため、機械学習によって匠レベルの作業者でさえ気が付かなかった情報に有意な情報を発見することができる可能性がある。

次に、図１０を用いて、作業訓練プログラムの動作を説明する。図１０は、実施形態における作業者育成装置における作業訓練プログラムの動作の一例を示すフローチャートである。作業訓練プログラムは、図２のソリューション生成部１１６で生成されるソリューションの一例であり、作業者のスキルアップを図ることを目的として実行される。作業訓練プログラムは、作業支援実行部１２で実行されるものとする。

図１０において、作業支援実行部１２は、実行する作業訓練プログラムのスキルレベルを取得する（ステップＳ２０１）。スキルレベルの取得は、例えば作業者からの選択によって行うことができる。ステップＳ２０２の処理を実行した後、作業支援実行部１２は、取得されたスキルレベルに応じて実行する動作を切換える（ステップＳ２０２）。

例えば、ステップＳ２０２の処理において、スキルレベルが新人レベルであった場合、作業支援実行部１２は、新人ロジックを手動実行する（ステップＳ２１１）。新人ロジックとは、新人の教育向けの作業ロジックであって、例えば、作業内容を質問形式で作業者に出題する。出題する作業内容には、例えば自動で制御されるバルブ等の手動操作を含む。新人作業者は、自動制御されるバルブの制御内容を手動操作を実行することにより、制御内容を理解してスキルレベルの向上を図ることができる。作業支援実行部１２は、実行された手動操作の内容を判断して、操作内容の良否を評価する。

ステップＳ２１１の処理を実行した後、作業支援実行部１２は、作業者の作業内容の評価によって所定以上の成績を達成できたか否かを判断する（ステップＳ２１２）。所定以上の成績を達成できていないと判断した場合（ステップＳ２１２：ＮＯ）、作業支援実行部１２は、ステップＳ２１１の処理を繰り返して、作業者が所定の成績を達成する（スキルアップする）ことを支援する。

一方、所定以上の成績を達成できたと判断した場合（ステップＳ２１２：ＹＥＳ）、作業支援実行部１２は、新人ロジックを自動実行に変更するとともに（ステップＳ２１３）、スキルレベルを中堅レベルと認定する（ステップＳ２１４）。新人ロジックは、自動実行可能な操作であって、スキルアップのための学習において手動操作を学習することが有用であるが、作業効率においては自動実行することが望ましい操作である。ステップＳ２１３の処理において、中堅レベルと認定された作業者に対しては、以降の訓練において操作を自動実行可能として、より難易度の高い操作についての学習を可能にする。

ステップＳ２０２の処理において、スキルレベルが中堅レベルであった場合、又は、ステップＳ２１４の処理において中堅レベルの認定があった場合、作業支援実行部１２は、新人ロジックを手動実行する（ステップＳ２２１）。以下、中堅レベルにおけるステップＳ２２２〜ステップＳ２２４の処理は、新人レベルにおけるステップＳ２１２〜ステップＳ２１４の処理と同様であり、中堅レベルからＬＶ１匠レベルの認定がされる。また、ステップＳ２３１〜ステップＳ２３４における、ＬＶ１匠レベルからＬＶ２匠レベルへのスキルアップも同様である。

図示する作業訓練プログラムにおいては、新人レベルから、中堅レベル、ＬＶ１匠レベル、ＬＶ２匠レベルと３段階以上のレベルにおいてスキルレベルを向上させる場合を例示したが、スキルレベルの設定はこれに限定されるものでは無い。例えば、作業訓練プログラムは、所定の作業毎に習得されたか否かを判断するものであってもよい。また、作業訓練プログラムは、所定の期間毎にスキルレベルの確認を実施するものであってもよい。

次に、図１１を用いて、図３及び図４で説明した知覚情報取得動作の他の一例を説明する。図１１は、実施形態における作業者育成装置１の知覚情報取得動作の他の一例を示すフローチャートである。

図４で説明した知覚情報の取得（ステップＳ２２）は、図３で説明した処理において取得された作業内容に対応した知覚情報について実行されている。しかし、知覚情報については、作業者が参照していない情報に有意な情報が含まれている可能性がある。図１１に示す知覚情報の取得処理は、作業者が作業内容を決定するときに参照していない知覚情報も記憶することにより、有意な情報となる可能性のある情報を記憶するものである。

図１１において、知覚情報取得部１１２は、知覚情報を取得したか否かを判断し（ステップＳ１４）、知覚情報を取得したときに（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、知覚情報を１次記憶する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５の処理を実行した後、作業内容取得部１１１は、作業内容を取得したか否かを判断し（ステップＳ１６）、作業内容を取得したときに（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、作業内容と１次記憶された知覚情報を対応させて記録する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７の処理を実行した後、知覚情報取得部１１２は、記録を終了するか否かを判断する（ステップＳ１８）。記録を終了するか否かの判断は、例えば、作業者からの明示的な終了指示があったか否かで判断することができる。記録を終了すると判断したとき（ステップＳ１８：ＹＥＳ）、知覚情報取得部１１２はフローチャートの知覚情報取得動作を終了する。

一方、記録を終了しないとき（ステップＳ１８：ＮＯ）、作業内容を取得していないとき（ステップＳ１６：ＮＯ）、又は知覚情報を取得していないとき（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、ステップＳ１４の処理に戻り、知覚情報の取得が継続される。以上の処理によって、作業内容の取得のタイミングに拘わらず、知覚情報を取得することが可能となる。特にビッグデータを広く収集して収集したデータの因果関係を解析する場合、図１１で説明した知覚情報の取得方法が有効になる。

次に、図１２を用いて、作業者育成装置１のハードウェア構成を説明する。図１２は、実施形態における作業者育成装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

図１２において、作業者育成装置１は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３、ＨＤＤ１０４、タッチパネル１０５、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０６、及び通信Ｉ／Ｆ１０７を有する。

作業者育成装置１は、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ、ＰＤＡ、又はスマートフォン等の汎用装置、又は作業者育成専用の装置である。作業者育成装置１は、図２で説明した作業者育成プログラムを実行する。

ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３又はＨＤＤ１０４に記憶された作業者育成プログラムを実行することにより、作業者育成装置１の制御を行う。作業者育成プログラムは、例えば、作業者育成プログラムを記録した記録媒体、又はネットワークを介した作業者育成プログラムを提供するサーバ等から取得されて、ＨＤＤ１０４にインストールされ、ＲＡＭ１０２にＣＰＵ１０１から読出し可能に記憶される。

タッチパネル１０５は、操作入力機能と表示機能とを有する操作表示機能を有する。タッチパネル１０５は、作業支援実行部１２で実行されるプログラムのＵＩを表示する。タッチパネル１０５は、作業者に対して指先又はタッチペン等を用いた操作入力を可能にする。本実施形態における作業者育成装置１は操作表示機能を有するタッチパネル１０５を用いる場合を説明するが、作業者育成装置１は、表示機能を有する表示装置と操作入力機能を有する操作入力装置とを有するものであってもよい。その場合、タッチパネル１０５の表示画面は表示装置の表示画面、タッチパネル１０５の操作は操作入力装置の操作として実施することができる。なお、タッチパネル１０５は、ヘッドマウント型、メガネ型、腕時計型のディスプレイ等の種々の形態によって実現されてもよい。

通信Ｉ／Ｆ１０６は、無線ＬＡＮ通信、有線ＬＡＮ通信、赤外線通信、近距離無線通信等の汎用通信を使用する他の装置と、ネットワーク９を介した通信を制御する。他の装置は、例えば、クラウドサーバ９１、外部アプリ９２が配置される装置等である。クラウドサーバ９１とは、クラウドコンピューティングによってクラウドサービスを提供するサーバである。クラウドサーバ９１は、例えばビッグデータを１次記憶するものであってもよい。クラウドサーバ９１は、図示しない他の作業者育成装置に対して作業者育成装置１と共通した情報を提供することができる。外部アプリ９２とは、作業者育成装置１の外部で動作するアプリであって、例えば図２で説明した作業者育成装置の機能の一部であってもよい。また、通信Ｉ／Ｆ１０６は、図示しない、他の作業者育成装置、汎用通信が可能なフィールド機器、保全情報を管理する保全情報管理サーバ、ＤＣＳ（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ：分散制御システム）制御装置、ＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）等であってもよい。なお、図１２においては外部アプリ９２がネットワークを介して接続される装置に配される場合を示したが、同機能のアプリは、作業者育成装置１から読取り可能な記録媒体や、作業者育成装置１内容に存在してもよい。

通信Ｉ／Ｆ１０７は、フィールド機器において使用可能な通信プロトコルを用いてフィールド機器２とのフィールド通信を制御する。プラントで使用される様々なフィールド機器においては種々のフィールド通信プロトコルが用いられている。通信Ｉ／Ｆ１０７は、例えば、ＩＳＡ１００、ＨＡＲＴ（登録商標）、ＢＲＡＩＮ（登録商標）、ＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ Ｆｉｅｌｄｂｕｓ、ＰＲＯＦＩＢＵＳ等のフィールド通信を使用するフィールド機器２との通信を制御する。作業者育成装置１は、フィールド通信の種類に応じて複数の通信Ｉ／Ｆ１０７を有するものであってもよい。

以上説明したように、本実施形態における作業者育成装置は、作業者育成装置は、作業者が実施した作業内容を取得する作業内容取得部と、前記作業内容を実施したときに作業者が知覚した知覚情報を取得する知覚情報取得部と、前記作業内容を実施した前記作業者の判断基準を取得する判断基準取得部と、取得された前記作業内容、前記知覚情報及び前記判断基準の関連を解析する解析部と、解析された前記関連に基づき、被育成作業者を育成するための育成情報を生成する育成情報生成部とを備えることにより、作業者のスキルレベルに応じた育成を可能とする。

なお、上述した作業者育成装置は、上述した機能を有する装置であればよく、例えば、複数の装置の組合わせで構成されてそれぞれの装置を通信可能に接続したシステムで実現されるものであってもよい。また、作業者育成装置は、ネットワークで接続された他の装置の機能の一部として実現されるものであってもよい。

また、本実施形態における作業者育成方法は、作業者が実施した作業内容を取得する作業内容取得ステップと、前記作業内容を実施したときに作業者が知覚した知覚情報を取得する知覚情報取得ステップと、前記作業内容を実施した前記作業者の判断基準を取得する判断基準取得ステップと、取得された前記作業内容、前記知覚情報及び前記判断基準の関連を解析する解析ステップと、解析された前記関連に基づき、被育成作業者を育成するための育成情報を生成する育成情報生成ステップとを含むことにより、作業者のスキルレベルに応じた育成を可能とする。

なお、上述した作業者育成方法は、上述したステップを含む方法であればよく、これらのステップの実行は、任意の順序で実行するようにしてもよい。すなわち、上述した各ステップの実行のタイミングは任意であり、例えば、上述した何れかのステップを数回実行してから他のステップを実行するようにしてもよい。

また、本実施形態で説明した装置を構成する機能を実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、本実施形態の上述した種々の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

以上、本発明の実施形態について、図面を参照して説明してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲においての種々の変更も含まれる。

１ 作業者育成装置
１１ ソリューション提供部
１１１ 作業内容取得部
１１２ 知覚情報取得部
１１３ 判断基準取得部
１１４ 解析部
１１５ 判断ロジック生成部
１１６ ソリューション生成部
１２ 作業支援実行部
１３ ソリューション修正部
１３１ フィードバック情報取得部
１３２ フィードバック情報適用部
２Ａ 営業データベース
２Ｂ 品質データベース
２Ｃ 現場データベース
３ スキル別ソリューションデータベース
４ 実行環境
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＡＭ
１０３ ＲＯＭ
１０４ ＨＤＤ
１０５ タッチパネル
１０６ 通信Ｉ／Ｆ
１０７ 通信Ｉ／Ｆ
２ フィールド機器
９１ クラウドサーバ
９２ 外部アプリ

Claims (10)

1. 作業者が実施した作業内容を取得する作業内容取得部と、
   前記作業内容を実施したときに作業者が知覚した知覚情報を取得する知覚情報取得部と、
   前記作業者が前記知覚情報に対して設定した閾値となる条件に従い、前記作業内容を実施した前記作業者の判断基準を取得する判断基準取得部と、
   取得された前記作業内容、前記知覚情報及び前記判断基準の関連を解析する解析部と、
   解析された前記関連に基づき、被育成作業者を育成するための育成情報を生成する育成情報生成部と
   を備える、作業者育成装置。
2. 前記育成情報生成部は、前記被育成作業者のスキルレベルに応じて前記育成情報の内容を変更して生成する、請求項１に記載の作業者育成装置。
3. 前記知覚情報取得部は、インターネットを介して接続された外部装置の情報を取得する、請求項１又は２に記載の作業者育成装置。
4. 前記知覚情報取得部は、前記外部装置から、設備が発する振動、音又はアラームの少なくともいずれか１つの情報を取得する、請求項３に記載の作業者育成装置。
5. 前記知覚情報取得部は、前記作業者の視線を検出する視線検出装置から前記作業者が視認している視覚情報を取得する、請求項１から４のいずれか一項に記載の作業者育成装置。
6. 生成された前記育成情報に基づき、取得された前記知覚情報から実施すべき作業内容を提供することにより前記被育成作業者の作業支援を実行する作業支援実行部をさらに備える、請求項１から５のいずれか一項に記載の作業者育成装置。
7. 提供された前記作業内容が妥当であったか否かのフィードバック情報を取得するフィードバック情報取得部と、
   取得された前記フィードバック情報に基づき前記育成情報を修正する育成情報修正部とをさらに備える、請求項６に記載の作業者育成装置。
8. 作業内容取得部が、作業者が実施した作業内容を取得する作業内容取得ステップと、
   知覚情報取得部が、前記作業内容を実施したときに作業者が知覚した知覚情報を取得する知覚情報取得ステップと、
   判断基準取得部が、前記作業者が前記知覚情報に対して設定した閾値となる条件に従い、前記作業内容を実施した前記作業者の判断基準を取得する判断基準取得ステップと、
   解析部が、取得された前記作業内容、前記知覚情報及び前記判断基準の関連を解析する解析ステップと、
   育成情報生成部が、解析された前記関連に基づき、被育成作業者を育成するための育成情報を生成する育成情報生成ステップと
   を含む、作業者育成方法。
9. 作業者が実施した作業内容を取得する作業内容取得処理と、
   前記作業内容を実施したときに作業者が知覚した知覚情報を取得する知覚情報取得処理と、
   前記作業者が前記知覚情報に対して設定した閾値となる条件に従い、前記作業内容を実施した前記作業者の判断基準を取得する判断基準取得処理と、
   取得された前記作業内容、前記知覚情報及び前記判断基準の関連を解析する解析処理と、
   解析された前記関連に基づき、被育成作業者を育成するための育成情報を生成する育成情報生成処理と
   をコンピュータに実行させる、作業者育成プログラム。
10. 作業者が実施した作業内容を取得する作業内容取得処理と、
    前記作業内容を実施したときに作業者が知覚した知覚情報を取得する知覚情報取得処理と、
    前記作業者が前記知覚情報に対して設定した閾値となる条件に従い、前記作業内容を実施した前記作業者の判断基準を取得する判断基準取得処理と、
    取得された前記作業内容、前記知覚情報及び前記判断基準の関連を解析する解析処理と、
    解析された前記関連に基づき、被育成作業者を育成するための育成情報を生成する育成情報生成処理と
    をコンピュータに実行させる作業者育成プログラムを記録した記録媒体。

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