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JP7806432B2 - Information processing device, information processing system, and program - Google Patents
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JP7806432B2 - Information processing device, information processing system, and program - Google Patents

Information processing device, information processing system, and program

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JP7806432B2 JP2021165609A JP2021165609A JP7806432B2 JP 7806432 B2 JP7806432 B2 JP 7806432B2 JP 2021165609 A JP2021165609 A JP 2021165609A JP 2021165609 A JP2021165609 A JP 2021165609A JP 7806432 B2 JP7806432 B2 JP 7806432B2
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Description

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、およびプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing system, and a program.

パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を利用した業務の生産性の向上を目的とした技術として、情報処理装置の操作ログから、使用したアプリケーションソフトウェアおよび電子ファイルの各々の名称や使用時間を可視化する技術は従来から存在する(特許文献1参照)。 Technology aimed at improving the productivity of work using information processing devices such as personal computers has long existed, which visualizes the names and usage times of each application software and electronic file used from the operation logs of the information processing device (see Patent Document 1).

特許第6399828号公報Patent No. 6399828

しかしながら、業務の生産性を向上させるためには、予め定められた目的のために行われる1以上の作業の各々の目的を判別することで、全体としての業務プロセスを可視化させる必要がある。これに対して、従来の技術では、情報処理装置を利用した1以上の作業の各々の目的を判別する際の精度が不十分であった。このため、業務のプロセスを可視化するための作業の大部分が手作業により行われていた。 However, in order to improve business productivity, it is necessary to visualize the business process as a whole by determining the purpose of each of one or more tasks performed for a predetermined purpose. However, conventional technology lacks the accuracy required to determine the purpose of each of one or more tasks performed using information processing devices. As a result, the majority of the work required to visualize business processes has been done manually.

本発明の目的は、情報処理装置を利用した1以上の作業の各々の目的の判別を、従来よりも精度よく行うことで、全体としての業務プロセスを可視化させることにある。 The object of the present invention is to visualize the business process as a whole by more accurately determining the purpose of each of one or more tasks performed using an information processing device than has been possible in the past.

請求項1に記載された発明は、プロセッサを備え、前記プロセッサは、自機の操作履歴を示すログ情報から、予め定められた目的のために行われた作業に関する情報と、当該情報の特徴量とを抽出し、抽出した前記特徴量と、予め記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報とを比較した結果に基づいて、前記予め定められた目的を推定し、同一の作業について、第1のタイミングと、当該第1のタイミングよりも後の第2のタイミングとの各々において前記予め定められた目的を推定する場合、前記第1のタイミングにおいて不明確とされた推定の結果を、当該第2のタイミングにおいて明確とされた推定の結果に修正する、ことを特徴とする情報処理装置である。
請求項に記載された発明は、プロセッサを備え、前記プロセッサは、自機の操作履歴を示すログ情報から、予め定められた目的のために行われた作業に関する情報と、当該情報の特徴量とを抽出し、抽出した前記特徴量と、予め記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報とを比較した結果に基づいて、前記予め定められた目的を推定し、前記予め定められた目的を推定する際、並行して行われていた他の前記作業の前記予め定められた目的の推定の結果を、目的が同一である作業の当該推定の結果であるものとして参照して適用することを特徴とする、情報処理装置である。
請求項に記載された発明は、1以上の情報処理装置を有し、前記1以上の情報処理装置の各々の操作履歴を示すログ情報から、予め定められた目的のために行われた作業に関する情報と、当該情報の特徴量とを前記1以上の情報処理装置ごとに抽出する抽出手段と、抽出された前記特徴量と、予め記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報とを比較した結果に基づいて、前記予め定められた目的を前記1以上の情報処理装置ごとに推定する推定手段と、同一の作業について、第1のタイミングと、当該第1のタイミングよりも後の第2のタイミングとの各々において前記予め定められた目的を推定する場合、前記第1のタイミングにおいて不明確とされた推定の結果を、当該第2のタイミングにおいて明確とされた推定の結果に修正する修正手段と、を有することを特徴とする情報処理システムである。
請求項に記載された発明は、コンピュータに、自機の操作履歴を示すログ情報から、予め定められた業務の遂行のために行われた作業に関する情報と、当該作業に関する情報の特徴量を抽出する機能と、抽出した前記特徴量と、予め記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報とを比較した結果に基づいて、前記作業の目的を推定する機能と、同一の作業について、第1のタイミングと、当該第1のタイミングよりも後の第2のタイミングとの各々において予め定められた目的を推定する場合、前記第1のタイミングにおいて不明確とされた推定の結果を、当該第2のタイミングにおいて明確とされた推定の結果に修正する機能と、を実現させるためのプログラムである。
The invention described in claim 1 is an information processing device comprising a processor, which extracts information regarding work performed for a predetermined purpose and features of the information from log information indicating the operation history of its own device, estimates the predetermined purpose based on the results of comparing the extracted features with information regarding the purposes of multiple types of work that have been pre-stored , and when estimating the predetermined purpose for the same work at a first timing and at a second timing that is later than the first timing, corrects the result of the estimation that was unclear at the first timing to the result of the estimation that is clear at the second timing .
The invention described in claim 2 is an information processing device comprising a processor, which extracts information regarding work performed for a predetermined purpose and features of the information from log information indicating the operation history of its own device, estimates the predetermined purpose based on the results of comparing the extracted features with information regarding the purposes of multiple types of work that have been pre-stored, and when estimating the predetermined purpose, refers to and applies the results of estimation of the predetermined purpose of other work that was being performed in parallel as the result of estimation of work with the same purpose .
The invention described in claim 3 is an information processing system having one or more information processing devices, comprising: an extraction means for extracting, for each of the one or more information processing devices, information regarding work performed for a predetermined purpose and features of the information from log information indicating the operation history of each of the one or more information processing devices; an estimation means for estimating the predetermined purpose for each of the one or more information processing devices based on the result of comparing the extracted features with information regarding the purpose of multiple types of work that is stored in advance; and a correction means for correcting, when estimating the predetermined purpose for the same work at a first timing and a second timing that is later than the first timing, an estimation result that was unclear at the first timing to an estimation result that was clear at the second timing .
The invention described in claim 4 is a program for causing a computer to realize the following functions: a function of extracting information about work performed to carry out a predetermined task and feature values of the information about the work from log information indicating the operation history of the computer's own device; a function of estimating the purpose of the work based on the results of comparing the extracted feature values with information about the purpose of multiple types of work that has been stored in advance; and a function of correcting the result of the estimation that was unclear at the first timing to the result of the estimation that was clear at the second timing when estimating the predetermined purpose for the same work at a first timing and at a second timing that is later than the first timing.

請求項1の本発明によれば、自機を利用した1以上の作業の各々の目的の判別を、従来よりも精度よく行うことで、全体としての業務プロセスを可視化できる情報処理装置を提供できる。また、「予め定められた目的」が推定される際、既に行われた推定の結果が参照されるので、推定結果の信頼性や統一性を高めることができる。また、後に行われた推定の結果が参照されて、先に行われた推定の結果が修正されるので、推定結果の信頼性や統一性を高めることができる。また、当初の推定結果を、後に取得した情報に基づいて修正できるので、推定結果の信頼性や統一性を高めることができる。
請求項の本発明によれば、自機を利用した1以上の作業の各々の目的の判別を、従来よりも精度よく行うことで、全体としての業務プロセスを可視化できる情報処理装置を提供できる。また、「予め定められた目的」を推定する際、他の作業に係る推定の結果を参照できるので、作業の目的の推定結果の信頼性を高めることができる。また、「予め定められた目的」を推定する際、並行して行われている他の作業に係る予め定められた目的の推定の結果を参照できるので、推定結果の信頼性を高めることができる。
請求項の本発明によれば、1以上の情報処理装置を利用した1以上の作業の各々の目的の判別を、従来よりも精度よく行うことで、全体としての業務プロセスを可視化できる情報処理システムを提供できる。また、「予め定められた目的」が推定される際、既に行われた推定の結果が参照されるので、推定結果の信頼性や統一性を高めることができる。また、後に行われた推定の結果が参照されて、先に行われた推定の結果が修正されるので、推定結果の信頼性や統一性を高めることができる。また、当初の推定結果を、後に取得した情報に基づいて修正できるので、推定結果の信頼性や統一性を高めることができる。
請求項の本発明によれば、情報処理装置を利用した1以上の作業の各々の目的の判別を、従来よりも精度よく行うことで、全体としての業務プロセスを可視化できるプログラムを提供できる。また、「予め定められた目的」が推定される際、既に行われた推定の結果が参照されるので、推定結果の信頼性や統一性を高めることができる。また、後に行われた推定の結果が参照されて、先に行われた推定の結果が修正されるので、推定結果の信頼性や統一性を高めることができる。また、当初の推定結果を、後に取得した情報に基づいて修正できるので、推定結果の信頼性や統一性を高めることができる。
According to the present invention of claim 1, an information processing device can be provided that can visualize the overall business process by more accurately determining the purpose of each of one or more tasks using its own device than in the past. Furthermore, when estimating a "predetermined purpose," the results of previously performed estimations are referenced, thereby improving the reliability and consistency of the estimation results. Furthermore, the results of later estimations are referenced to correct the results of earlier estimations, thereby improving the reliability and consistency of the estimation results. Furthermore, the initial estimation results can be corrected based on subsequently acquired information, thereby improving the reliability and consistency of the estimation results.
According to the present invention of claim 2 , an information processing device can be provided that can visualize the overall business process by determining the purpose of each of one or more tasks using its own device more accurately than before. Furthermore, when estimating a "predetermined purpose," it is possible to refer to the results of estimations related to other tasks, thereby increasing the reliability of the estimation results for the purpose of a task. Furthermore, when estimating a "predetermined purpose," it is possible to refer to the results of estimations of predetermined purposes related to other tasks being performed in parallel, thereby increasing the reliability of the estimation results.
According to the present invention of claim 3 , an information processing system can be provided that can visualize a business process as a whole by more accurately determining the purpose of each of one or more tasks using one or more information processing devices than in the past. Furthermore, when estimating a "predetermined purpose," the results of previous estimations are referenced, thereby improving the reliability and consistency of the estimation results. Furthermore, the results of later estimations are referenced to correct the results of earlier estimations, thereby improving the reliability and consistency of the estimation results. Furthermore, the initial estimation results can be corrected based on subsequently acquired information, thereby improving the reliability and consistency of the estimation results.
According to the present invention of claim 4 , a program can be provided that can visualize an entire business process by more accurately determining the purpose of each of one or more tasks using an information processing device than in the past. Furthermore, when estimating a "predetermined purpose," the results of previous estimations are referenced, thereby improving the reliability and consistency of the estimation results. Furthermore, the results of later estimations are referenced to correct the results of earlier estimations, thereby improving the reliability and consistency of the estimation results. Furthermore, the initial estimation results can be corrected based on subsequently acquired information, thereby improving the reliability and consistency of the estimation results.

従業者端末のハードウェア構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration of an employee terminal. 従業者端末の制御部の機能構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a functional configuration of a control unit of an employee terminal. 従業者端末の処理の流れのうち、作業の目的を推定するまでの処理の流れを示すフローチャートである。10 is a flowchart showing the flow of processing up to estimation of the purpose of work, among the processing flows of the employee terminal; 従業者端末の処理の流れのうち、従業者の作業の目的の推定の結果の修正処理の流れを示すフローチャートである。10 is a flowchart showing the flow of a process for correcting the result of estimating the purpose of the work of an employee, which is part of the process flow of the employee terminal. 従業者端末により抽出された従業者の業務に関連する文字列、およびその文字列の属性情報の具体例を示す図である。10A and 10B are diagrams showing specific examples of character strings related to the work of an employee extracted by an employee terminal and attribute information of the character strings. 従業者端末の記憶部のデータベースに予め記憶されている「作業の目的」と、その詳細情報の具体例を示す図である。10 is a diagram showing a specific example of "purpose of work" and its detailed information stored in advance in a database of a storage unit of an employee terminal. FIG. 作業の内容の推定結果の具体例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a specific example of an estimation result of the content of a task. 情報処理システムの全体の構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an overall configuration of an information processing system. 管理サーバの処理の流れのうち、従業者の作業の目的を推定する処理の流れを示すフローチャートである。10 is a flowchart showing the flow of processing for estimating the purpose of an employee's work, among the processing flows of the management server;

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
<第1の実施の形態>
(従業者端末のハードウェア構成)
図1は、従業者端末10のハードウェア構成を示す図である。
従業者端末10は、予め定められた目的のための作業を行う従業者が操作するパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等の情報処理装置である。従業者端末10は、制御部11と、メモリ12と、記憶部13と、通信部14と、操作部15と、表示部16とを有している。これらの各部は、データバス、アドレスバス、PCI(Peripheral Component Interconnect)バス等で接続されている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
First Embodiment
(Hardware configuration of employee terminals)
FIG. 1 is a diagram showing the hardware configuration of the employee terminal 10. As shown in FIG.
The employee terminal 10 is an information processing device such as a personal computer, tablet terminal, or smartphone operated by an employee performing work for a predetermined purpose. The employee terminal 10 has a control unit 11, a memory 12, a storage unit 13, a communication unit 14, an operation unit 15, and a display unit 16. These units are connected via a data bus, an address bus, a PCI (Peripheral Component Interconnect) bus, etc.

制御部11は、OS(基本ソフトウェア)やアプリケーションソフトウェア(応用ソフトウェア)等の各種ソフトウェアの実行を通じて自機の動作を制御するプロセッサである。制御部11は、例えばCPU(Central Processing Unit)で構成される。メモリ12は、各種ソフトウェアやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域であり、演算に際して作業エリアとして用いられる。メモリ12は、例えばRAM(Random Access Memory)等で構成される。 The control unit 11 is a processor that controls the operation of the device through the execution of various software such as the OS (operating system) and application software. The control unit 11 is composed of, for example, a CPU (Central Processing Unit). The memory 12 is a storage area that stores various software and data used to execute the software, and is used as a working area for calculations. The memory 12 is composed of, for example, RAM (Random Access Memory).

記憶部13は、各種ソフトウェアに対する入力データや各種ソフトウェアからの出力データ等を記憶する記憶領域であり、各種情報を記憶するデータベースとして、例えば、後述する目的DB801や操作ログDB802が格納されている。記憶部13は、例えばプログラムや各種設定データなどの記憶に用いられるHDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)、半導体メモリ等で構成される。通信部14は、ネットワーク90を介して、または赤外線通信等の通信方式によるデータの送受信を行う。通信部14は、外部との間でデータの送受信を行う。 The memory unit 13 is a storage area that stores input data for various software programs and output data from various software programs, and stores databases for storing various information, such as the objective DB 801 and operation log DB 802 described below. The memory unit 13 is composed of, for example, an HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), or semiconductor memory used to store programs and various setting data. The communication unit 14 sends and receives data via the network 90 or by a communication method such as infrared communication. The communication unit 14 sends and receives data to and from the outside.

操作部15は、例えばキーボード、マウス、機械式のボタン、スイッチで構成され、入力操作を受け付ける。操作部15には、表示部16と一体的にタッチパネルを構成するタッチセンサも含まれる。表示部16は、画像やテキスト情報などを表示する。表示部16は、例えば情報の表示に用いられる液晶ディスプレイや有機EL(=Electro Luminescence)ディスプレイで構成される。 The operation unit 15 is composed of, for example, a keyboard, mouse, mechanical buttons, and switches, and accepts input operations. The operation unit 15 also includes a touch sensor that forms a touch panel integrally with the display unit 16. The display unit 16 displays images, text information, and the like. The display unit 16 is composed of, for example, a liquid crystal display or organic EL (Electro Luminescence) display used to display information.

(従業者端末の制御部の機能構成)
図2は、従業者端末10の制御部11の機能構成を示す図である。
従業者端末10の制御部11では、取得部101と、情報管理部102と、抽出部103と、比較部104と、推定部105と、修正部106とが機能する。
(Functional configuration of the control unit of the employee terminal)
FIG. 2 is a diagram showing the functional configuration of the control unit 11 of the employee terminal 10. As shown in FIG.
In the control unit 11 of the employee terminal 10, an acquisition unit 101, an information management unit 102, an extraction unit 103, a comparison unit 104, an estimation unit 105, and a correction unit 106 function.

取得部101は、自機の操作履歴を示すログ情報を取得する。取得部101により取得されたログ情報は、記憶部13の操作ログDB802に記憶される。取得部101により取得されるログ情報には、例えば、操作の対象とされたウインドウ、使用されたアプリケーションソフトウェア、開かれたファイル、ファイルが保存された場所、スクリーンショットの画像、キーボードへの入力履歴等の情報が含まれる。ここで、「ウインドウ」とは、従業者端末10の表示部16に表示される作業画面のことをいう。 The acquisition unit 101 acquires log information indicating the operation history of its own device. The log information acquired by the acquisition unit 101 is stored in the operation log DB 802 of the storage unit 13. The log information acquired by the acquisition unit 101 includes information such as the window that was the target of the operation, the application software used, the file that was opened, the location where the file was saved, screenshot images, and keyboard input history. Here, "window" refers to the work screen displayed on the display unit 16 of the employee terminal 10.

情報管理部102は、複数種類の作業の目的に関する情報を、データベースに記憶して管理する。複数種類の作業の目的に関する情報は、「作業の目的」と、その詳細情報とを対応付けた情報である。ここで、「作業」とは、ある成果物を生み出すために行われる、従業者の動作の最小単位のことをいう。従業者が従業者端末10を操作することで行う作業の単位は、表示部16の画面に表示されたウインドウの単位となる。このため、例えば、ブラウザのウインドウを開いて資料を閲覧する作業と、プレゼンテーション用のアプリケーションソフトウェアのウインドウを開いて資料を作成する作業と、メール送受信用のアプリケーションソフトウェアのウインドウを開いてEメールを作成する作業とは、それぞれ1つの作業とされる。 The information management unit 102 stores and manages information relating to the objectives of multiple types of work in a database. Information relating to the objectives of multiple types of work is information that associates the "objective of the work" with detailed information about that work. Here, "work" refers to the smallest unit of an employee's action performed to produce a certain deliverable. The unit of work performed by an employee operating the employee terminal 10 is the unit of a window displayed on the screen of the display unit 16. For example, the work of opening a browser window to view a document, the work of opening a presentation application software window to create a document, and the work of opening an application software window for sending and receiving email to create an email are each considered to be a single work.

従業者により行われる作業には目的がある。例えば、ブラウザのウインドウを開いて資料を閲覧する作業からは様々な目的が考えられるが、ブラウザのウインドウを開いて資料を閲覧したという操作実績のみからでは、その作業の目的を特定することはできない。このため、情報管理部102は、従業者の作業の目的として特定可能な複数種類の作業の目的に関する情報を、抽出可能な態様でデータベースに予め記憶して管理する。具体的には、複数種類の作業の目的に関する情報としての「作業の目的」とその詳細情報とが対応付けられて記憶される。目的DB801において、「作業の目的」は、複数の階層に分類されており、階層ごとに詳細情報が対応付けられている。 Work performed by employees has a purpose. For example, opening a browser window to view documents can have a variety of possible purposes, but the purpose of that work cannot be identified solely from the operation of opening a browser window to view documents. For this reason, the information management unit 102 pre-stores and manages information on multiple types of work purposes that can be identified as the purpose of an employee's work in a database in an extractable format. Specifically, "work purpose" as information on the purpose of multiple types of work is stored in association with detailed information. In the purpose DB 801, "work purpose" is classified into multiple hierarchies, with detailed information associated with each hierarchical level.

目的DB801に記憶されている「作業の目的」は、例えば、大分類と小分類とに分類される。この場合、小分類には、詳細情報としてのテキスト情報が対応付けられている。ここで、「作業の目的」の分類は、大分類、小分類に限らず、例えば中分類を設けて3階層としてもよいし、3+n階層(nは1以上の整数値)としてもよい。なお、目的DB801に記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報の具体例については、図6を参照して後述する。 The "task objectives" stored in objective DB 801 are categorized, for example, into major and minor categories. In this case, text information is associated with each minor category as detailed information. Here, the classification of "task objectives" is not limited to major and minor categories, but may also include intermediate categories, resulting in three levels, or 3+n levels (n is an integer greater than or equal to 1). Specific examples of information relating to multiple types of task objectives stored in objective DB 801 will be described later with reference to Figure 6.

また、情報管理部102は、取得部101により取得されたログ情報を、記憶部13の操作ログDB802(図1参照)に記憶して管理する。 In addition, the information management unit 102 stores and manages the log information acquired by the acquisition unit 101 in the operation log DB 802 (see Figure 1) of the storage unit 13.

抽出部103は、記憶部13の操作ログDB802に記憶されているログ情報から、予め定められた目的のために行われた作業に関する情報(以下、「作業に関する情報」と略記する場合がある)を抽出する。具体的には、抽出部103は、「作業に関する情報」として、従業者の業務に関連する文字列、およびその文字列の属性情報を、自機の表示部16に表示されたウインドウごとに抽出する。属性情報には、文字列の種類、自機の表示部16に表示されたウインドウにおける文字列の位置、およびウインドウに表示された文字列のサイズのうち1以上の情報が含まれる。また、属性情報には、文字列の重要度を示す情報が含まれる。なお、抽出された従業者の業務に関連する文字列、およびその文字列の属性情報の具体例については、図5を参照して後述する。 The extraction unit 103 extracts information about work performed for a predetermined purpose (hereinafter sometimes abbreviated as "work-related information") from the log information stored in the operation log DB 802 of the storage unit 13. Specifically, the extraction unit 103 extracts, as "work-related information," character strings related to the employee's work and attribute information for those character strings for each window displayed on the display unit 16 of the device itself. The attribute information includes one or more of the following information: the type of character string, the position of the character string in the window displayed on the display unit 16 of the device itself, and the size of the character string displayed in the window. The attribute information also includes information indicating the importance of the character string. Specific examples of the extracted character strings related to the employee's work and the attribute information for those character strings will be described later with reference to Figure 5.

抽出部103は、作業に関する情報の特徴量を抽出する。具体的には、抽出部103は、文字列の属性情報に含まれる、文字列の重要度を示す情報を用いた重みづけを行い、その重みづけの結果に基づいて、作業に関する情報の特徴量となる文字列を抽出する。文字列の重要度は、抽出部103が、作業に関する情報の特徴量となる文字列を抽出する際、文字列の種類、自機の表示部16に表示されたウインドウにおける文字列の位置、およびウインドウに表示された文字列のサイズのうち1以上の情報に基づいて判定する。 The extraction unit 103 extracts feature quantities of information related to the work. Specifically, the extraction unit 103 weights the strings using information indicating the importance of the strings, which is included in the string attribute information, and extracts strings that serve as feature quantities of the information related to the work based on the weighting results. When the extraction unit 103 extracts strings that serve as feature quantities of the information related to the work, it determines the importance of the strings based on one or more of the following information: the type of string, the position of the string in a window displayed on the display unit 16 of the device itself, and the size of the string displayed in the window.

比較部104は、抽出部103により抽出された、作業に関する情報の特徴量としての文字列と、目的DB801に記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報に含まれる文字列とを比較する。比較部104による比較の手法は特に限定されず、例えば、形態素解析により分散表現したベクトル同士を比較する。 The comparison unit 104 compares the character strings extracted by the extraction unit 103 as feature quantities of the information about the tasks with the character strings included in the information about the tasks of multiple types stored in the task DB 801. The comparison method used by the comparison unit 104 is not particularly limited, and for example, it compares vectors that are distributed represented using morphological analysis.

推定部105は、比較部104による比較の結果に基づいて、従業者Wにより行われた作業の目的を推定する。具体的には、推定部105は、作業に関する情報の特徴量としての文字列と、予め記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報に含まれる文字列とを比較した結果に基づいて、従業者Wにより行われた作業の目的を推定する。例えば、推定部105は、形態素解析により分散表現したベクトル同士を比較した結果として、ベクトル同士の成す角度の近さを示すコサイン類似度に基づいて、従業者Wにより行われた作業の目的を推定する。 The estimation unit 105 estimates the purpose of the work performed by employee W based on the results of the comparison by the comparison unit 104. Specifically, the estimation unit 105 estimates the purpose of the work performed by employee W based on the results of comparing character strings as feature quantities of the information about the work with character strings included in pre-stored information about the purposes of multiple types of work. For example, the estimation unit 105 estimates the purpose of the work performed by employee W based on the cosine similarity, which indicates the closeness of the angles formed by the vectors, as a result of comparing vectors represented in a distributed manner using morphological analysis.

ここで、推定部105は、第1のタイミングと、第1のタイミングよりも後の第2のタイミングとの各々において行われた同一の作業の目的を推定する場合、第2のタイミングにおける推定の際、第1のタイミングにおける作業の目的の推定の結果を参照することができる。すなわち、第mのタイミング(mは1以上の整数値)における作業の目的の推定の際、第m-(マイナス)1のタイミングにおける作業の目的の推定の結果を参照することができる。 Here, when estimating the purpose of the same task performed at a first timing and a second timing that follows the first timing, the estimation unit 105 can refer to the result of estimating the purpose of the task at the first timing when making the estimation at the second timing. In other words, when estimating the purpose of the task at the mth timing (m is an integer value greater than or equal to 1), the estimation unit 105 can refer to the result of estimating the purpose of the task at the m-th timing (m-1).

また、推定部105は、作業の目的を推定する際、他の作業が並行して行われているかどうかを考慮し、並行して行われている他の作業が存在する場合には、その並行して行われている他の作業の目的の推定結果を参照することができる。例えば、従業者が、業務プロセスの改善を目的とした社内説明用の資料を作成するような場合には、アプリケーションソフトウェアの操作をしながら、時おりブラウザを開いて調べものをすることがある。このような作業では、プレゼンテーション用のアプリケーションソフトウェアの操作とブラウザの操作とを交互に行うべく頻繁にウインドウを遷移させることになるが、いずれの操作についても、作業の目的は、「業務プロセス改善支援」となる。このため、推定部105は、一方の作業(例えば、プレゼンテーション用のアプリケーションソフトウェアの操作)の目的の推定が既に行われている場合には、その推定結果を、もう一方の作業(例えば、ブラウザの操作)の目的の推定の際に参照することで処理の効率化を図る。 Furthermore, when estimating the purpose of a task, the estimation unit 105 takes into consideration whether other tasks are being performed in parallel, and if other tasks are being performed in parallel, it can refer to the estimated results of the purposes of those other tasks being performed in parallel. For example, when an employee is creating materials for an internal explanation aimed at improving business processes, they may occasionally open a browser to do research while operating application software. In such work, the employee will frequently switch windows to alternate between operating the presentation application software and operating the browser, but the purpose of both operations is "supporting business process improvement." Therefore, if the purpose of one task (e.g., operating the presentation application software) has already been estimated, the estimation unit 105 can improve processing efficiency by referring to the estimated results when estimating the purpose of the other task (e.g., operating the browser).

また、推定部105は、抽出部103により抽出された、作業に関する情報に基づいて、従業者Wにより行われた作業の目的の推定のほかに、作業の内容の推定を行う。具体的には、推定部105は、ウインドウごとのアプリケーションソフトウェアの種類、タイトルの名称、および自機の操作履歴のうち1以上の情報に基づいて、従業者Wにより行われた作業の内容の推定をウインドウごとに行う。なお、作業の内容の推定結果の具体例については、図7を参照して後述する。 Furthermore, the estimation unit 105 estimates the purpose of the work performed by employee W, as well as the content of the work, based on the information about the work extracted by the extraction unit 103. Specifically, the estimation unit 105 estimates the content of the work performed by employee W for each window, based on one or more pieces of information from the type of application software for each window, the title name, and the operation history of the device itself. Specific examples of the results of the estimation of the content of the work will be described later with reference to FIG. 7.

修正部106は、推定部105による作業の目的の推定の結果の修正を行う。具体的には、修正部106は、推定部105による第2のタイミングにおける推定の結果を参照して、第2のタイミングよりも前の第1のタイミングにおける推定の結果を修正する。例えば、同一の作業が、第1のタイミングと、第2のタイミングとの各々で行われたとする。そして、推定部105による第1のタイミングの作業の目的の推定の結果が不明確であったが、第2のタイミングの作業の目的の推定の結果が明確だったとする。この場合、修正部106は、第2のタイミングの作業の目的の推定の結果を参照して、第1のタイミングの作業の目的の推定の結果を遡って修正する。 The correction unit 106 corrects the result of the estimation of the purpose of the work by the estimation unit 105. Specifically, the correction unit 106 refers to the result of the estimation by the estimation unit 105 at the second timing and corrects the result of the estimation at the first timing, which occurs before the second timing. For example, suppose the same work is performed at both the first timing and the second timing. Then, suppose the result of the estimation of the purpose of the work by the estimation unit 105 at the first timing was unclear, but the result of the estimation of the purpose of the work at the second timing was clear. In this case, the correction unit 106 refers to the result of the estimation of the purpose of the work at the second timing and retroactively corrects the result of the estimation of the purpose of the work at the first timing.

例えば、従業者が、アプリケーションソフトウェアを操作して、業務プロセスの改善を目的とした社内説明用の資料を作成していたとする。このような場合、操作開始時は、本来の作業の目的とは関係のない入力操作(例えば、新規ファイルを作成する操作)が行われることが多く、また、ファイルを保存する操作を行っていないことが多いため、推定部105による推定の結果が「不明」とされる場合がある。しかしながら、作業が進むにつれて、本来の作業の目的に関係する操作が行われるので、そのタイミングにおける作業の目的の推定結果が参照されて、当初「不明」とされた推定結果が遡って修正される。例えば、作業が進む中で、「業務プロセス改善提案書」というファイル名を付して保存する操作が行われると、推定部105による推定の結果が「業務プロセス改善支援」となるので、修正部106は、「不明」という推定結果を「業務プロセス改善支援」に修正する。これにより、推定結果の補完が図られる。 For example, suppose an employee is using application software to create materials for an internal explanation aimed at improving business processes. In such a case, when the employee starts the operation, input operations unrelated to the original purpose of the work (for example, an operation to create a new file) are often performed, and the operation to save the file is often not performed, so the estimation result by the estimation unit 105 may be "unknown." However, as the work progresses, operations related to the original purpose of the work are performed, and the estimation result of the purpose of the work at that time is referenced, and the initial estimation result of "unknown" is retroactively corrected. For example, if an operation to save the file with the file name "Business Process Improvement Proposal" is performed as the work progresses, the estimation result by the estimation unit 105 becomes "Business Process Improvement Support," so the correction unit 106 corrects the estimation result of "unknown" to "Business Process Improvement Support." This complements the estimation result.

(従業者端末の処理)
図3は、従業者端末10の処理の流れのうち、作業の目的を推定するまでの処理の流れを示すフローチャートである。
従業者端末10は、自機のログ情報を取得すると(ステップ401でYES)、取得した自機のログ情報をデータベースに記憶して管理する(ステップ402)。具体的には、記憶部13の操作ログDB802に自機のログ情報を記憶して管理する。これに対して、自機のログ情報を取得していない場合(ステップ401でNO)、従業者端末10は、自機のログ情報を取得するまでステップ401の処理を繰り返す。
(Processing of employee terminals)
FIG. 3 is a flowchart showing the process flow up to estimating the purpose of the work, among the process flow of the employee terminal 10.
When the employee terminal 10 acquires its own log information (YES in step 401), it stores and manages the acquired log information in a database (step 402). Specifically, it stores and manages the log information of its own device in the operation log DB 802 of the storage unit 13. On the other hand, if the employee terminal 10 has not acquired its own log information (NO in step 401), the employee terminal 10 repeats the processing of step 401 until it acquires its own log information.

従業者端末10は、データベースに記憶して管理している自機のログ情報から、従業者が第1のタイミングで行った作業に関する情報を抽出する(ステップ403)。具体的には、従業者の業務に関連する文字列、およびその文字列の属性情報を、自機の表示部16に表示されたウインドウごとに抽出する。次に、従業者端末10は、作業に関する情報の特徴量を抽出する(ステップ404)。具体的には、従業者の業務に関連する文字列の属性情報に含まれる、文字列の重要度を示す情報を用いた重みづけを行い、その重みづけの結果に基づいて、作業に関する情報の特徴量としての文字列を抽出する。 The employee terminal 10 extracts information about the work performed by the employee at the first timing from the log information stored and managed in the database of its own device (step 403). Specifically, it extracts character strings related to the employee's work and attribute information for those character strings for each window displayed on the display unit 16 of its own device. Next, the employee terminal 10 extracts feature quantities of the information about the work (step 404). Specifically, it weights the character strings related to the employee's work using information indicating the importance of the character strings, which is included in the attribute information, and extracts character strings as feature quantities of the information about the work based on the weighting results.

従業者端末10は、ステップ403で抽出した、作業に関する情報の特徴量としての文字列と、データベースに記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報に含まれる文字列とを比較し(ステップ405)、その比較の結果に基づいて、従業者により行われた作業の目的を推定する(ステップ406)。具体的には、作業に関する情報の特徴量としての文字列と、記憶部13の目的DB801に記憶された複数種類の作業の目的に関する情報に含まれる文字列との比較の結果に基づいて、従業者により行われた作業の目的を推定する。 The employee terminal 10 compares the character strings extracted in step 403 as feature quantities of the work information with character strings contained in information about the purpose of multiple types of work stored in the database (step 405), and estimates the purpose of the work performed by the employee based on the results of the comparison (step 406). Specifically, the purpose of the work performed by the employee is estimated based on the results of the comparison between the character strings extracted as feature quantities of the work information with character strings contained in information about the purpose of multiple types of work stored in the purpose DB 801 of the memory unit 13.

図4は、従業者端末10の処理の流れのうち、従業者の作業の目的の推定の結果の修正処理の流れを示すフローチャートである。
従業者端末10は、第1のタイミングにおける作業の目的の推定の結果が不明確であったが(ステップ501でYES)、第2のタイミングにおける作業の目的の推定の結果が明確だった場合(ステップ502でYES)、第2のタイミングにおける推定の結果を参照して、第1のタイミングにおける推定の結果を修正する(ステップ503)。
FIG. 4 is a flowchart showing the flow of the process of correcting the result of the estimation of the purpose of the employee's work, which is part of the process flow of the employee terminal 10.
If the result of the estimation of the purpose of the work at the first timing is unclear (YES in step 501) but the result of the estimation of the purpose of the work at the second timing is clear (YES in step 502), the employee terminal 10 refers to the result of the estimation at the second timing and corrects the result of the estimation at the first timing (step 503).

これに対して、第1のタイミングにおける作業の目的の推定の結果が明確であった場合には(ステップ501でNO)、修正処理は行われることなく終了する。また、第1のタイミングおよび第2のタイミングにおける作業の目的の推定の結果がいずれも不明確であった場合(ステップ501でYES、およびステップ502でNO)、推定の結果が明確となった第2+m(mは1以上の整数値)のタイミングにおける推定の結果を参照して、第1のタイミング乃至第2+m-(マイナス)1のタイミングの各々の推定の結果を修正する(ステップ504)。 In contrast, if the result of the estimation of the task purpose at the first timing is clear (NO in step 501), the correction process ends without being performed. Also, if the results of the estimation of the task purpose at both the first timing and the second timing are unclear (YES in step 501 and NO in step 502), the result of the estimation at each of the first timing through the second + m - (minus) 1 timings is corrected by referring to the result of the estimation at the second + m (m is an integer greater than or equal to 1) timing when the result of the estimation becomes clear (step 504).

(具体例)
図5は、従業者端末10により抽出された従業者の業務に関連する文字列、およびその文字列の属性情報の具体例を示す図である。
上述のように、操作ログDB802に記憶されているログ情報から抽出される「作業に関する情報」には、従業者Wの業務に関連する文字列、およびその文字列の属性情報が含まれる。これらの情報は、例えば図5に示すようなデータベースの構成で操作ログDB802に記憶されている。
(Specific example)
FIG. 5 is a diagram showing a specific example of character strings related to the work of employees extracted by the employee terminal 10 and attribute information of the character strings.
As described above, the "information related to work" extracted from the log information stored in the operation log DB 802 includes character strings related to the work of employee W and attribute information of those character strings. This information is stored in the operation log DB 802 in a database configuration such as that shown in FIG. 5, for example.

すなわち、図5に示すように、従業者Wの業務に関連する文字列の内容ごとに、属性情報としての「データ種」、「位置」、「サイズ」、および「重要度」が対応付けられて記憶されている。属性情報のうち「データ種」は、文字列の種類を示す情報である。「データ種」としては、例えば、作業の単位となるウインドウに表示されたタイトル(ウインドウタイトル)や、画面のスクリーンショット等が挙げられる。 That is, as shown in Figure 5, for each character string related to employee W's work, attribute information such as "data type," "position," "size," and "importance" is associated and stored. Among the attribute information, "data type" indicates the type of character string. Examples of "data type" include the title (window title) displayed in the window that is the unit of work, a screenshot of the screen, etc.

属性情報のうち「位置」は、従業者端末10の表示部16に表示されたウインドウにおける文字列の位置を示す情報である。「位置」としては、例えば、ウインドウに表示されたタイトル(ウインドウタイトル)のように、画面内の位置情報を持たないことを示す記号である「-」や、ウインドウに表示された文書のどの部分に位置するのかを示す「文書上部」、「文書中央」、「文書下部」等が挙げられる。属性情報のうち「サイズ」は、文字列の外形の大きさを示す情報である。「サイズ」としては、例えば、文字列の外形の大きさが予め定められた閾値を超える大きさであることを示す「大」、予め定められた閾値の範囲内の大きさであることを示す「中」、予め定められた閾値以下の大きさであることを示す「小」等が挙げられる。 The attribute information "position" indicates the position of a character string in a window displayed on the display unit 16 of the employee terminal 10. Examples of "position" include "-", a symbol indicating that there is no position information within the screen, such as the title displayed in the window (window title), and "top of document", "center of document", "bottom of document", etc., which indicate the part of the document displayed in the window where the character string is located. The attribute information "size" indicates the external size of the character string. Examples of "size" include "large", which indicates that the external size of the character string exceeds a predetermined threshold, "medium", which indicates that the size is within a predetermined threshold, and "small", which indicates that the size is equal to or smaller than a predetermined threshold.

属性情報のうち「重要度」は、文字列の重要性の度合いを示す情報であり、作業に関する情報の特徴量となる文字列を抽出する際、重みづけの根拠情報として利用される。「重要度」としては、例えば、重要度が極めて高い順に「S」、「A」、「B」、「C」といった記号や、図示せぬ数値等が挙げられる。図5の例では、作業の単位となるウインドウに表示されたタイトル(ウインドウタイトル)としての文字列は、位置やサイズを問わず「重要度」は「S」となる。なお、従属情報の他の具体例は、図5に示すとおりである。 The attribute information "importance" indicates the degree of importance of a character string, and is used as the basis for weighting when extracting character strings that serve as feature quantities for information about a task. Examples of "importance" include symbols such as "S," "A," "B," and "C" in descending order of importance, as well as numerical values not shown. In the example of Figure 5, the character string that serves as the title (window title) displayed in the window that is the unit of work has an "importance" of "S" regardless of its position or size. Other specific examples of subordinate information are shown in Figure 5.

図6は、従業者端末10の記憶部13の目的DB801に予め記憶されている「作業の目的」と、その詳細情報の具体例を示す図である。
目的DB801に予め記憶されている「作業の目的」は、図6に示すように大分類と小分類とからなる2階層に分類されており、階層ごとに詳細情報が対応付けられている。具体的には、大分類として、「事業開発」、「技術開発」、「営業活動」、「特許出願」、「共同研究契約締結」といったように分類されている。
FIG. 6 is a diagram showing a specific example of the "objective of work" stored in advance in the objective DB 801 of the storage unit 13 of the employee terminal 10 and its detailed information.
The "objectives of work" stored in advance in the objective DB 801 are classified into two levels consisting of major categories and minor categories, as shown in Fig. 6, and detailed information is associated with each level. Specifically, the major categories include "business development,""technologydevelopment,""salesactivities,""patentapplications," and "joint research contract conclusion."

大分類うち、例えば「事業開発」は、小分類としての「業務プロセス改善支援」と「サテライトオフィス事業」とに分類され、「業務プロセス改善支援」と「サテライトオフィス事業」との各々には、詳細情報が対応付けられている。例えば、「業務プロセス改善支援」の詳細情報として、「業務プロセス改善の顧客課題設定、事業性検討、ビジネスモデル検証」というテキスト情報が対応付けられている。また、例えば、「サテライトオフィス事業」の詳細情報として、「サテライトオフィス事業の顧客課題設定、事業性検討、ビジネスモデル検証」というテキスト情報が対応付けられている。 For example, one major category, "Business Development," is divided into two subcategories, "Business Process Improvement Support" and "Satellite Office Business," with detailed information associated with each of "Business Process Improvement Support" and "Satellite Office Business." For example, the text information "Establishing customer issues for business process improvement, business feasibility studies, and business model verification" is associated as detailed information for "Business Process Improvement Support." Also, for example, the text information "Establishing customer issues for satellite office business, business feasibility studies, and business model verification" is associated as detailed information for "Satellite Office Business."

大分類うち、例えば「技術開発」は、小分類としての「業務プロセス解析技術」と「生体信号処理技術」とに分類され、「業務プロセス解析技術」と「生体信号処理技術」との各々には、詳細情報が対応付けられている。例えば、「業務プロセス解析技術」の詳細情報として、「業務プロセス解析の全体設計、取得データ種選定、ログデータ形式設計、データ解析手法の検討・構築・評価」というテキスト情報が対応付けられている。また、例えば、「生体信号処理技術」の詳細情報として、「生体信号処理技術の調査・選定」というテキスト情報が対応付けられている。なお、目的DB801に記憶されている作業の目的の他の具体例は、図6に示すとおりである。 For example, one major category, "Technology Development," is divided into two subcategories, "Business Process Analysis Technology" and "Biosignal Processing Technology," with detailed information associated with each of "Business Process Analysis Technology" and "Biosignal Processing Technology." For example, the text information "Overall design of business process analysis, selection of acquired data type, log data format design, and consideration, construction, and evaluation of data analysis methods" is associated as detailed information for "Business Process Analysis Technology." Furthermore, the text information "Research and selection of biosignal processing technology" is associated as detailed information for "Biosignal Processing Technology." Other specific examples of work objectives stored in objective DB 801 are shown in Figure 6.

図7は、作業の内容の推定結果の具体例を示す図である。
従業者端末10により行われる作業の内容の推定は、上述のようにログ情報から抽出された作業に関する情報としてのウインドウごとのアプリケーションソフトウェアの種類、タイトルの名称、および自機の操作履歴のうち1以上の情報に基づいて、ウインドウごとに行われる。
FIG. 7 is a diagram showing a specific example of the estimation result of the work content.
The content of the work performed by the employee terminal 10 is estimated for each window based on one or more pieces of information regarding the work extracted from the log information as described above, such as the type of application software for each window, the title name, and the operation history of the device itself.

図7に示す「A1」、「A2」、「B1」等の各々は、1つの作業を示している。また、「アクティブアプリ」は、従業者により使用されたアプリケーションソフトウェアの種類を示し、「ウインドウ名」は、ウインドウのタイトルの名称を示している。また、「単位時間当たりのキー入力」および「単位時間当たりのマウス入力」は、従業者端末10の操作履歴を示している。そして、「作業の内容」には、「アクティブアプリ」、「ウインドウ名」、「単位時間当たりのキー入力」および「単位時間当たりのマウス入力」の各々の情報に基づいて推定された、従業者の作業の内容を示している。 Each of "A1," "A2," "B1," etc. shown in Figure 7 indicates one task. "Active app" indicates the type of application software used by the employee, and "window name" indicates the title of the window. "Key inputs per unit time" and "mouse inputs per unit time" indicate the operation history of the employee terminal 10. "Work content" indicates the content of the employee's work, estimated based on the information on "active app," "window name," "key inputs per unit time," and "mouse inputs per unit time."

図7に示すように、例えば、作業「A1」は、ワードプロセッサ用またはプレゼンテーション用のアプリケーションソフトウェアを使用して行われた作業であり、単位時間当たりのキー入力の程度は多く、単位時間当たりのマウス入力の程度は少ない、または中程度であった。従業者端末10は、これらの情報から、従業者は何らかの資料を作成していたのではないかという推定結果を出力する。 As shown in Figure 7, for example, task "A1" was performed using application software for word processing or presentations, and involved a high level of keystrokes per unit time and a low to medium level of mouse inputs per unit time. From this information, the employee terminal 10 outputs an inferred result that the employee was likely creating some kind of document.

また、例えば、作業「D2」は、ブラウザ用のアプリケーションソフトウェアを使用して行われた作業であり、単位時間当たりのキー入力の程度は少なく、単位時間当たりのマウス入力の程度は、スクロール操作が多かった。従業者端末10は、これらの情報から、従業者はウェブサイトを閲覧していたのではないかという推定結果を出力する。 For example, task "D2" was performed using browser application software, and involved a low level of keystrokes per unit time, while the amount of mouse input per unit time consisted of a high level of scrolling. From this information, the employee terminal 10 outputs the inferred result that the employee was likely browsing a website.

ここで、作業の内容の推定は、同時に使用しているウインドウの情報に基づいて行うこともできる。例えば、上述の作業「A1」と作業「D2」が並行して行われていたのであれば、ウェブサイトを調査しながら資料を作成していたのではないかという推定結果を出力することが可能となる。なお、作業の内容の推定結果、およびその根拠となる情報の他の具体例は、図7に示すとおりである。 Here, the content of the work can also be estimated based on information about windows being used simultaneously. For example, if the above-mentioned work "A1" and work "D2" were being performed in parallel, it would be possible to output an inferred result that suggests that the person was researching websites while creating materials. Figure 7 shows other specific examples of inferred work content results and the information that forms the basis for these results.

<第2の実施の形態>
第2の実施の形態では、複数の従業者の各々の作業の目的を推定する処理がサーバにより行われる。
(情報処理システムの構成)
図8は、情報処理システム1の全体の構成を示す図である。
情報処理システム1は、従業者端末10-1乃至10-r(rは1以上の整数値)と、管理サーバ30と、管理者端末50とがネットワーク90を介して接続されることにより構成されている。ネットワーク90は、例えば、LAN(Local Area Network)、インターネット等である。
Second Embodiment
In the second embodiment, the process of estimating the purpose of each of the work performed by a plurality of employees is performed by a server.
(Configuration of information processing system)
FIG. 8 is a diagram showing the overall configuration of the information processing system 1.
The information processing system 1 is configured by connecting employee terminals 10-1 to 10-r (r is an integer value of 1 or greater), a management server 30, and an administrator terminal 50 via a network 90. The network 90 is, for example, a local area network (LAN) or the Internet.

従業者端末10-1乃至10-rは、第1の実施の形態と同様に、予め定められた目的のための作業を行う従業者W1乃至Wrの各々が操作するパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等の情報処理装置である。ただし、第2の実施の形態の従業者端末10-1乃至10-rの各々は、第1の実施の形態とは異なり、作業の目的を推定する処理を自ら行わない。このため、作業の目的を推定する際の根拠情報となる自機の操作履歴を示すログ情報を、作業の目的の推定を行う管理サーバ30に向けて送信する。以下、従業者端末10-1乃至10-rの各々を個別に説明する必要がない場合には、これらをまとめて「従業者端末10」、または「r台の従業者端末10」と呼ぶ。また、この場合、従業者W1乃至Wrをまとめて「従業者W」、または「r人の従業者W」と呼ぶ。 As in the first embodiment, the employee terminals 10-1 to 10-r are information processing devices such as personal computers, tablet terminals, and smartphones operated by the employees W1 to Wr who perform work for a predetermined purpose. However, unlike the first embodiment, the employee terminals 10-1 to 10-r in the second embodiment do not perform the process of estimating the purpose of the work themselves. Therefore, they transmit log information indicating the operation history of their own devices, which serves as the basis for estimating the purpose of the work, to the management server 30, which estimates the purpose of the work. Hereinafter, when it is not necessary to explain each of the employee terminals 10-1 to 10-r individually, they will be collectively referred to as "employee terminal 10" or "r employee terminals 10." In addition, in this case, employees W1 to Wr will be collectively referred to as "employee W" or "r employees W."

管理サーバ30は、情報処理システム1の全体の管理をするサーバとしての情報処理装置である。管理サーバ30は、1以上の従業者端末10の各々の操作履歴を示すログ情報から、予め定められた目的のために行われた作業に関する情報と、その情報の特徴量とを従業者端末10ごとに抽出する。そして、抽出した特徴量と、データベースに予め記憶して管理している複数種類の作業の目的に関する情報とを比較し、比較結果に基づいて、従業者Wが自機を操作することで行った作業の目的を従業者端末10ごとに推定する。 The management server 30 is an information processing device that serves as a server for managing the entire information processing system 1. From log information showing the operation history of each of one or more employee terminals 10, the management server 30 extracts, for each employee terminal 10, information about work performed for a predetermined purpose and the characteristics of that information. The management server 30 then compares the extracted characteristics with information about the purpose of multiple types of work that is pre-stored and managed in a database, and, based on the comparison results, estimates the purpose of the work performed by employee W by operating its own device for each employee terminal 10.

管理者端末50は、従業者Wを管理する立場にある管理者Mが操作するパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等の情報処理装置である。管理者端末50は、管理サーバ30から送信されてくる推定結果を出力する。管理者端末50から出力される推定結果は、例えば管理者Mの管理業務に利用される。 The manager terminal 50 is an information processing device such as a personal computer, tablet terminal, or smartphone operated by manager M, who is in a position to manage employee W. The manager terminal 50 outputs the estimation results sent from the management server 30. The estimation results output from the manager terminal 50 are used, for example, in the management work of manager M.

なお、上述した情報処理装置(従業者端末10、管理サーバ30、および管理者端末50)ごとの機能は一例であり、情報処理システム1全体として上述の機能を備えていればよい。このため、上述の機能のうち一部または全部を情報処理システム1内で分担してもよいし協働してもよい。例えば、第1の実施の形態のように管理サーバ30の機能の全部を従業者端末10の機能としてもよいし、管理サーバ30の機能の一部または全部を管理者端末50の機能としてもよい。これにより、情報処理システム1全体としての処理を促進し、また、処理を補完し合うことが可能となる。 Note that the functions of each of the above-mentioned information processing devices (employee terminal 10, management server 30, and administrator terminal 50) are just examples, and it is sufficient for the information processing system 1 as a whole to have the above-mentioned functions. Therefore, some or all of the above-mentioned functions may be shared or cooperated within the information processing system 1. For example, as in the first embodiment, all of the functions of the management server 30 may be functions of the employee terminal 10, or some or all of the functions of the management server 30 may be functions of the administrator terminal 50. This facilitates processing in the information processing system 1 as a whole and enables the processes to complement each other.

(管理サーバおよび管理者端末のハードウェア構成)
管理サーバ30および管理者端末50のハードウェア構成は、図1に示す従業者端末10のハードウェア構成と同様の構成を備えている。このため、管理サーバ30および管理者端末50のハードウェア構成の図示および説明を省略する。
(Hardware configuration of the management server and administrator terminal)
The hardware configuration of the management server 30 and the manager terminal 50 is similar to the hardware configuration of the employee terminal 10 shown in Fig. 1. Therefore, illustration and description of the hardware configuration of the management server 30 and the manager terminal 50 will be omitted.

(管理サーバの制御部の機能構成)
管理サーバ30の制御部は、図2に示す従業者端末10の制御部11の機能構成と同様の構成のブロックを有しているため図示を省略するが、機能の内容が以下の点で異なる。例えば、従業者端末10の取得部101は自機のログ情報を取得するが、管理サーバ30の取得部では、r(rは1以上の整数値)台の従業者端末10のうち、少なくとも対象となる従業者Wの従業者端末10からのログ情報が取得される。
(Functional configuration of the control unit of the management server)
The control unit of the management server 30 has blocks with the same functional configuration as the control unit 11 of the employee terminal 10 shown in Fig. 2 and is therefore not shown in the figure, but the functional contents differ in the following respects: For example, the acquisition unit 101 of the employee terminal 10 acquires log information from its own device, but the acquisition unit of the management server 30 acquires log information from at least the employee terminal 10 of the target employee W out of r employee terminals 10 (r is an integer value of 1 or greater).

また、例えば、従業者端末10の抽出部103は、データベース(例えば、記憶部13の操作ログDB802)に記憶して管理している自機のログ情報から、従業者Wが第1のタイミングで行った作業に関する情報と、その特徴量とを抽出する。これに対して、管理サーバ30の抽出部では、記憶部のデータベースに記憶されて管理されているr台の従業者端末10のログ情報から、r人の従業者Wの各々が第1のタイミングで行った作業に関する情報と、その特徴量とが抽出される。 Furthermore, for example, the extraction unit 103 of the employee terminal 10 extracts information about the work performed by employee W at a first timing and its characteristic quantities from the log information of its own device stored and managed in a database (e.g., operation log DB 802 of the memory unit 13). In contrast, the extraction unit of the management server 30 extracts information about the work performed by each of r employees W at a first timing and its characteristic quantities from the log information of r employee terminals 10 stored and managed in the database of the memory unit.

また、例えば、従業者端末10の比較部104は、特徴量としての文字列と、データベースに記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報に含まれる文字列とを比較するが、管理サーバ30の比較部では、第1のタイミングで作業を行った従業者Wの各々の作業に関する情報の特徴量としての文字列と、記憶部のデータベースに記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報に含まれる文字列との比較が行われる。すなわち、上述の第1の実施の形態では、従業者W1の作業の目的が推定される際、従業者W1の従業者端末10のログ情報に基づいた推定が行われるが、第2の実施の形態では、従業者W1の作業の目的が推定される際、従業者W1の従業者端末10のログ情報のみならず、従業者W2乃至Wrの各々のログ情報に基づいた推定が行われる。これにより、従業者W1が、いつ、どこで、誰と、どのような作業をしていたかを把握することが可能となる。 Furthermore, for example, the comparison unit 104 of the employee terminal 10 compares the character string used as a feature with the character string contained in the information about the purpose of multiple types of work stored in the database, while the comparison unit of the management server 30 compares the character string used as a feature of the information about each task performed by employee W at the first timing with the character string contained in the information about the purpose of multiple types of work stored in the database of the storage unit. That is, in the first embodiment described above, when the purpose of employee W1's task is estimated, an estimation is made based on the log information of employee W1's employee terminal 10. However, in the second embodiment, when the purpose of employee W1's task is estimated, an estimation is made based not only on the log information of employee W1's employee terminal 10, but also on the log information of each of employees W2 to Wr. This makes it possible to determine when, where, with whom, and what type of work employee W1 was performing.

(管理サーバの処理)
図9は、管理サーバ30の処理の流れのうち、従業者W1の作業の目的を推定する処理の流れを示すフローチャートである。
管理サーバ30は、r台の従業者端末10のうち、少なくとも推定の対象となる従業者W1の従業者端末10-1からログ情報が送信されてくると(ステップ601でYES)、送信されてきたログ情報を取得し(ステップ602)、取得したログ情報を記憶部のデータベースに記憶して管理する(ステップ603)。これに対して、ログ情報が送信されてきていない場合(ステップ601でNO)、管理サーバ30は、少なくとも推定の対象となる従業者W1の従業者端末10-1からログ情報が送信されてくるまでステップ601の処理を繰り返す。
(Management server processing)
FIG. 9 is a flowchart showing the process flow of the management server 30 for estimating the purpose of the work of the employee W1.
When the management server 30 receives log information from at least the employee terminal 10-1 of the employee W1 who is the subject of estimation among the r employee terminals 10 (YES in step 601), it acquires the received log information (step 602) and stores and manages the acquired log information in the database of the storage unit (step 603). On the other hand, if no log information has been received (NO in step 601), the management server 30 repeats the processing of step 601 until log information is received from at least the employee terminal 10-1 of the employee W1 who is the subject of estimation.

管理サーバ30は、データベースに記憶して管理しているr台の従業者端末のログ情報から、r人の従業者Wの各々が第1のタイミングで行った作業に関する情報を抽出する(ステップ604)。具体的には、作業に関する情報として、r人の従業者Wの各々の業務に関連する文字列、およびその文字列の属性情報を、r台の従業者端末10の各々の表示部16に表示されたウインドウごとに抽出する。管理サーバ30は、データベースに記憶して管理しているログ情報から、r人の従業者Wのうち第1のタイミングで作業を行った従業者Wの各々の作業に関する情報の特徴量を抽出する(ステップ605)。具体的には、第1のタイミングで作業を行った従業者Wの各々の業務に関連する文字列の属性情報に含まれる、文字列の重要度を示す情報を用いた重みづけを行い、その重みづけの結果に基づいて、作業に関する情報の特徴量となる文字列を抽出する。 The management server 30 extracts information about the work performed by each of the r employees W at the first timing from the log information of the r employee terminals stored and managed in the database (step 604). Specifically, as information about the work, character strings related to the work of each of the r employees W and attribute information of those character strings are extracted for each window displayed on the display unit 16 of each of the r employee terminals 10. The management server 30 extracts feature quantities of information about the work performed by each of the r employees W who performed the work at the first timing from the log information stored and managed in the database (step 605). Specifically, weighting is performed using information indicating the importance of the character strings contained in the attribute information of the character strings related to the work performed by each of the employees W who performed the work at the first timing, and character strings that serve as feature quantities of the information about the work are extracted based on the weighting results.

管理サーバ30は、ステップ605で抽出した、第1のタイミングで作業を行った従業者Wの各々の作業に関する情報の特徴量としての文字列と、データベースに記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報に含まれる文字列とを比較する(ステップ606)。管理サーバ30は、ステップ606での比較の結果に基づいて、対象となる従業者W1により行われた作業の目的を推定する(ステップ607)。具体的には、第1のタイミングで作業を行った従業者Wの各々の作業に関する情報の特徴量としての文字列と、予め記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報に含まれる文字列とを比較した結果に基づいて、従業者W1により行われた作業の目的を推定する。 The management server 30 compares the character strings extracted in step 605 as feature quantities of the information about each task performed by employee W who performed the task at the first timing with character strings included in the information about the purpose of multiple types of tasks stored in the database (step 606). Based on the results of the comparison in step 606, the management server 30 estimates the purpose of the task performed by the target employee W1 (step 607). Specifically, the purpose of the task performed by employee W1 is estimated based on the results of comparing the character strings extracted in step 605 as feature quantities of the information about each task performed by employee W who performed the task at the first timing with character strings included in the information about the purpose of multiple types of tasks stored in advance.

以上、本実施の形態について説明したが、本発明は上述した本実施の形態に限るものではない。また、本発明による効果も、上述した本実施の形態に記載されたものに限定されない。例えば、図1に示すハードウェア構成、および図8に示すシステム構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。また、図2に示す機能構成も例示に過ぎず、特に限定されない。この機能を実現するためにどのような機能構成を用いるかは図2の例に限定されない。 Although the present embodiment has been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiment. Furthermore, the effects of the present invention are not limited to those described in the above-described embodiment. For example, the hardware configuration shown in Figure 1 and the system configuration shown in Figure 8 are merely examples for achieving the object of the present invention and are not particularly limited. Furthermore, the functional configuration shown in Figure 2 is also merely an example and is not particularly limited. The functional configuration used to realize this function is not limited to the example shown in Figure 2.

また、図3、図4、および図9に示す処理のステップの順序も例示に過ぎず、特に限定されない。図示されたステップの順序に沿って時系列的に行われる処理だけではなく、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別的に行われてもよい。また、図5乃至図7の各々に示す具体例も一例に過ぎず、特に限定されない。 Furthermore, the order of the processing steps shown in Figures 3, 4, and 9 is merely illustrative and is not particularly limited. The processing is not limited to being performed chronologically in the illustrated order of steps; it does not necessarily have to be performed chronologically, but may be performed in parallel or individually. Furthermore, the specific examples shown in Figures 5 to 7 are also merely illustrative and are not particularly limited.

1…情報処理システム、10…従業者端末、11…制御部、30…管理サーバ、50…管理者端末、90…ネットワーク、101…取得部、102…情報管理部、103…抽出部、104…比較部、105…推定部、106…修正部 1... Information processing system, 10... Employee terminal, 11... Control unit, 30... Management server, 50... Administrator terminal, 90... Network, 101... Acquisition unit, 102... Information management unit, 103... Extraction unit, 104... Comparison unit, 105... Estimation unit, 106... Correction unit

Claims (4)

プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
自機の操作履歴を示すログ情報から、予め定められた目的のために行われた作業に関する情報と、当該情報の特徴量とを抽出し、
抽出した前記特徴量と、予め記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報とを比較した結果に基づいて、前記予め定められた目的を推定し、
同一の作業について、第1のタイミングと、当該第1のタイミングよりも後の第2のタイミングとの各々において前記予め定められた目的を推定する場合、前記第1のタイミングにおいて不明確とされた推定の結果を、当該第2のタイミングにおいて明確とされた推定の結果に修正することを特徴とする、
情報処理装置。
a processor;
The processor:
extracting information relating to work performed for a predetermined purpose and feature quantities of the information from log information indicating the operation history of the device;
estimating the predetermined purpose based on a result of comparing the extracted feature amount with information on the purpose of a plurality of types of work stored in advance ;
When the predetermined purpose is estimated at a first timing and a second timing subsequent to the first timing for the same task, the result of the estimation that is unclear at the first timing is corrected to the result of the estimation that is clear at the second timing .
Information processing device.
プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
自機の操作履歴を示すログ情報から、予め定められた目的のために行われた作業に関する情報と、当該情報の特徴量とを抽出し、
抽出した前記特徴量と、予め記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報とを比較した結果に基づいて、前記予め定められた目的を推定し、
前記予め定められた目的を推定する際、並行して行われていた他の前記作業の前記予め定められた目的の推定の結果を、目的が同一である作業の当該推定の結果であるものとして参照して適用することを特徴とする、
報処理装置。
a processor;
The processor:
extracting information relating to work performed for a predetermined purpose and feature quantities of the information from log information indicating the operation history of the device;
estimating the predetermined purpose based on a result of comparing the extracted feature amount with information on the purpose of a plurality of types of work stored in advance;
When estimating the predetermined purpose, a result of estimation of the predetermined purpose of another task being performed in parallel is referred to and applied as a result of estimation of the task having the same purpose .
Information processing device.
1以上の情報処理装置を有し、
前記1以上の情報処理装置の各々の操作履歴を示すログ情報から、予め定められた目的のために行われた作業に関する情報と、当該情報の特徴量とを前記1以上の情報処理装置ごとに抽出する抽出手段と、
抽出された前記特徴量と、予め記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報とを比較した結果に基づいて、前記予め定められた目的を前記1以上の情報処理装置ごとに推定する推定手段と、
同一の作業について、第1のタイミングと、当該第1のタイミングよりも後の第2のタイミングとの各々において前記予め定められた目的を推定する場合、前記第1のタイミングにおいて不明確とされた推定の結果を、当該第2のタイミングにおいて明確とされた推定の結果に修正する修正手段と、
を有することを特徴とする情報処理システム。
one or more information processing devices;
an extraction means for extracting, for each of the one or more information processing devices, information relating to an operation performed for a predetermined purpose and a feature amount of the information from log information indicating an operation history of each of the one or more information processing devices;
an estimation means for estimating the predetermined purpose for each of the one or more information processing devices based on a result of comparing the extracted feature amount with information relating to the purpose of a plurality of types of work stored in advance;
a correction means for correcting, when the predetermined purpose is estimated at a first timing and at a second timing subsequent to the first timing, a result of the estimation that is unclear at the first timing to a result of the estimation that is clear at the second timing;
An information processing system comprising:
コンピュータに、
自機の操作履歴を示すログ情報から、予め定められた業務の遂行のために行われた作業に関する情報と、当該作業に関する情報の特徴量を抽出する機能と、
抽出した前記特徴量と、予め記憶されている複数種類の作業の目的に関する情報とを比較した結果に基づいて、前記作業の目的を推定する機能と、
同一の作業について、第1のタイミングと、当該第1のタイミングよりも後の第2のタイミングとの各々において予め定められた目的を推定する場合、前記第1のタイミングにおいて不明確とされた推定の結果を、当該第2のタイミングにおいて明確とされた推定の結果に修正する機能と、
を実現させるためのプログラム。
On the computer,
a function of extracting information about work performed to carry out a predetermined task and feature quantities of the information about the work from log information indicating the operation history of the device itself;
a function of estimating the purpose of the work based on a result of comparing the extracted feature amount with information on the purpose of a plurality of types of work stored in advance;
a function of correcting the result of the estimation that was unclear at the first timing to the result of the estimation that was clear at the second timing when a predetermined purpose is estimated at a first timing and a second timing that is later than the first timing for the same task;
A program to achieve this.
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