JP6928880B2 - 動作分析装置、動作分析方法、動作分析プログラム及び動作分析システム - Google Patents

Description

本開示は、動作分析装置、動作分析方法、動作分析プログラム及び動作分析システムに関する。

従来、製品の製造ラインに１又は複数のカメラを設置して、作業者の動作を画像や動画で記録することがある。また、撮影した画像や動画について画像認識処理を行って、作業者の動作を解析する場合がある。

下記特許文献１には、作業者の動作を撮影するカメラと、カメラが撮影した動画を分析して、作業者が行った動作を検査する動作検査装置とを含み、動作検査装置は、製品を製造する作業者が行った動作をデジタル的に記録した作業者動作データを生成した後、パターンマッチングを用いて、基準となる動作をデジタル的に記録した基準動作パターンと作業者動作データを比較し、基準動作データに適合する作業者動作データの区間をすべて特定する処理を実行する、作業動作検査システムが記載されている。

また、下記特許文献２には、動作解析対象の運動を撮像した動画像データから抽出した局所的な動き情報の統計量に基づき第一段階の特徴データを算出し、第一段階の特徴データの時系列変化から動画像データを分割し、分割した第一段階の特徴データから分割区間毎に第二段階の時系列特徴データを算出すること及び分割区間毎に算出した第二段階の時系列特徴データに基づきその分割区間を分類することのうち少なくともいずれか一方に基づき分割区間列データを獲得し、獲得した分割区間列データに基づき動作解析対象の動作を解析する動作解析方法が記載されている。

特開２０１６−４２３３２号公報 特開２００９−２０５２８２号公報

製造ラインで様々な作業が行われる場合に、作業者が特定の動作を実行した場面を確認したい場合がある。このような要求に応えるために、製造ラインに１又は複数のカメラを設置して、作業者の動作を動画により継続的に撮影することがある。例えば、特許文献１に記載の技術によれば、基準動作データに適合する作業者動作データの区間をすべて特定することができ、ミス等の望ましくない動作が行われた作業者動作データの区間を特定することができる。また、特許文献２に記載の技術によれば、動画を分割して、分割区間に関する対象の動作を解析することができる。

しかしながら、仮に、製造ラインに１又は複数のカメラ等のセンサを設置して、作業者の動作を示す時系列情報を取得したとしても、作業者により行われる要素動作の種類が増えると、ミス動作等が実行された区間が特定されても、どのような要素動作に関する区間が特定されたのかが分かりづらくなり、どのような要素動作についてミスが生じたのかが分かりづらくなる。また、各要素動作について、複数種類のミス動作が行われることがあるため、単に区間が特定されても、どのような種類のミス動作が行われたのかがデータの内容を確認するまで明らかでなく、対策を効率的に立てることが困難となる。このような事情は、ミス動作だけでなく、標準的な動作が実行された区間を特定する場合にも当てはまる。すなわち、作業者により行われる要素動作の種類が増えると、標準的な動作が実行された区間が特定されても、どのような要素動作について標準的な動作が行われたのかが分かりづらくなる。また、単に区間が特定されても、どのような種類の標準的な動作が行われたのかがデータの内容を確認するまで明らかでない。

そこで、本発明は、どのような要素動作についてどのような種類の動作が実行されたかを容易に確認することができる動作分析装置、動作分析方法、動作分析プログラム及び動作分析システムを提供する。

本開示の一態様に係る分析装置は、作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部と、時系列情報を、作業者により実行された複数の要素動作に対応する複数の部分情報に分類する第１分類部と、少なくとも一つの部分情報を、作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類する第２分類部と、を備える。ここで、作業者の動作を示す時系列情報は、連続的に又は間欠的に取得される情報であってよく、数値情報や画像情報を含んでよい。また、第１分類部は、時系列情報を複数の部分情報に分割してもよいし、複数の部分情報を示すタグやフラグを対象となる時系列情報に付与し、当該タグやフラグに基づいて分類することで、時系列情報を複数の部分情報に分類してもよい。また、第２分類部は、部分情報を複数のグループに分割してもよいし、複数のグループを示すタグやフラグを部分情報に対して付与することで、部分情報を複数のグループのいずれかに分類してもよい。第２分類部は、部分情報を、重複しないように複数のグループのいずれかに分類してもよいし、部分情報を、重複を許して複数のグループに分類してもよい。

この態様によれば、第１分類部によって、時系列情報を、それぞれが複数の要素動作のいずれかに対応する複数の部分情報に分類し、第２分類部によって、少なくとも一つの部分情報を、作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類することで、どのような要素動作についてどのような種類の動作が実行されたかを容易に確認することができる。また、第１分類部及び第２分類部により異なる観点で分類を行うことで、よりノイズの少ない分類を行うことができる。

上記態様において、複数のグループのうちいずれかを選択する選択部をさらに備え、１又は複数の基準は、第１基準と、第１基準と異なる第２基準とを含み、第２分類部は、少なくとも一つの部分情報を、第１基準により複数のグループのいずれかに分類し、選択部により選択されたグループに含まれる部分情報を、第２基準により複数のグループのいずれかに分類してもよい。

この態様によれば、第２分類部によって、第１基準及び第２基準という異なる観点で分類を行うことで、どのような要素動作についてどのような種類の動作が実行されたかをより詳細に確認することができる。

上記態様において、選択部は、複数のグループのうち、入力部による入力に応じたグループ又は所定の条件を満たすグループを選択してもよい。ここで、所定の条件は、第１基準について設定された閾値に関する条件であってよい。

この態様によれば、少なくとも一つの部分情報を第１基準により複数のグループのいずれかに分類し、入力に応じたグループ又は所定の条件を満たすグループを選択して、選択されたグループに含まれる部分情報を第２基準により複数のグループのいずれかに分類することで、第１基準により分類された複数のグループのうち特に注目するグループについて、より詳細な分類を行うことができる。

上記態様において、時系列情報は、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を含み、第１分類部は、動作情報と、作業者の動作について比較の基準となる基準動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、動作情報を複数の部分情報に分類してもよい。ここで、作業者の動作を示す座標値は、作業者の動作に伴って位置が変化する部分の座標値であってよく、当該部分は、作業者の動作を特徴付ける部分であってよい。より具体的には、作業者の動作を示す座標値は、作業者の複数の関節の座標値であったり、作業者の指先や頭部の座標値であったり、作業者によって把持された道具や作業者に装着された物の座標値であったりしてよい。

この態様によれば、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報と、基準動作を示す座標値を示す基準動作情報との比較を行うことで、複数の部分情報がより正確に複数の要素動作に対応するように、時系列情報を分類することができる。

上記態様において、時系列情報は、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報と対応付けられ、作業者を撮影した動画を含み、選択部により選択されたグループに含まれる動作情報に対応付けられた動画から、少なくとも一つの動画を抽出する抽出部をさらに備えてもよい。

この態様によれば、第１基準により分類された複数のグループのうち特に注目するグループに含まれる動作情報に対応付けられた動画を抽出することができ、実際にどのような動作が行われたのかを確認することができる。

上記態様において、抽出部は、第２分類部による分類に用いた基準の空間における、選択されたグループに含まれる動作情報の重心に基づいて、動画を抽出してもよい。

この態様によれば、第１基準により分類された複数のグループのうち特に注目するグループに含まれる動作情報について、代表的な動作情報に基づいて動画を抽出することができ、注目するグループにおいて典型的にどのような動作が行われたのかを確認することができる。

上記態様において、抽出部は、入力部による入力に基づいて、動画を抽出してもよい。

この態様によれば、第１基準により分類された複数のグループのうち特に注目するグループに含まれる動作情報について、ユーザによる入力に基づいて動画を抽出することができ、実際にどのような動作が行われたのかを注目するグループに含まれる動作情報それぞれについて個別に確認することができる。

上記態様において、選択部により選択されたグループの種類に基づいて、抽出された動画の再生範囲を決定する決定部をさらに備えてもよい。

この態様によれば、第１基準により分類された複数のグループのうち特に注目するグループの種類に基づいて、動画の再生範囲を決定することで、注目する動作が行われている場面を容易に確認できるように、動画を再生することができる。

上記態様において、第１基準は、作業者の動作の実行時間に関する基準を含んでもよい。

この態様によれば、作業者の動作の実行時間が短過ぎたり、長過ぎたりする場合を標準外のグループに分類することができ、どのような種類の動作が実行されたかを実行時間の観点で確認することができる。

上記態様において、第１基準は、作業者の動作とともに移動する特定の部位の移動軌跡の長さに関する基準を含んでもよい。ここで、特定の部位は、作業者の動作に伴って位置が変化する部位であってよく、当該部位は、作業者の動作を特徴付ける部位であってよい。より具体的には、特定の部位は、作業者の複数の関節であったり、作業者の指先や頭部であったり、作業者によって把持された道具や作業者に装着された物であったりしてよい。

この態様によれば、作業者の動作の移動軌跡が短過ぎたり、長過ぎたりする場合を標準外のグループに分類することができ、どのような種類の動作が実行されたかを移動軌跡の観点で確認することができる。

本開示の他の態様に係る動作分析方法は、作業者の動作を示す時系列情報を取得することと、時系列情報を、作業者により実行された複数の要素動作に対応する複数の部分情報に分類することと、少なくとも一つの部分情報を、作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類することと、を含む。

この態様によれば、時系列情報を、それぞれが複数の要素動作のいずれかに対応する複数の部分情報に分類し、少なくとも一つの部分情報を、作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類することで、どのような要素動作についてどのような種類の動作が実行されたかを容易に確認することができる。また、異なる観点で２種類の分類を行うことで、よりノイズの少ない分類を行うことができる。

本開示の他の態様に係る動作分析プログラムは、動作分析装置に備えられた演算部を、作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部、時系列情報を、作業者により実行された複数の要素動作に対応する複数の部分情報に分類する第１分類部、及び少なくとも一つの部分情報を、作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類する第２分類部、として動作させる。

この態様によれば、第１分類部によって、時系列情報を、それぞれが複数の要素動作のいずれかに対応する複数の部分情報に分類し、第２分類部によって、少なくとも一つの部分情報を、作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類することで、どのような要素動作についてどのような種類の動作が実行されたかを容易に確認することができる。また、第１分類部及び第２分類部により異なる観点で分類を行うことで、よりノイズの少ない分類を行うことができる。

本開示の他の態様に係る動作分析システムは、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を測定する測定部と、動作情報と対応付けられた、作業者の動画を撮影する撮影部と、動作情報と、作業者の動作について比較の基準となる基準動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、動作情報を複数の部分情報に分類する第１分類部と、少なくとも一つの部分情報を、作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類する第２分類部と、複数のグループのうちいずれかを選択する選択部と、選択部により選択されたグループに含まれる動作情報に対応付けられた動画から、少なくとも一つの動画を抽出する抽出部と、抽出された動画を表示する表示部と、を備える。

この態様によれば、第１分類部によって、時系列情報を、それぞれが複数の要素動作のいずれかに対応する複数の部分情報に分類し、少なくとも一つの部分情報を、作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類することで、どのような要素動作についてどのような種類の動作が実行されたかを容易に確認することができる。また、第１基準により分類された複数のグループのうち特に注目するグループに含まれる動作情報に対応付けられた動画を抽出することができ、実際にどのような動作が行われたのかを確認することができる。

本発明によれば、どのような要素動作についてどのような種類の動作が実行されたかを容易に確認することができる動作分析装置、動作分析方法、動作分析プログラム及び動作分析システムが提供される。

本発明の実施形態に係る動作分析システムの概要を例示する図である。 本実施形態に係る動作分析システムの機能ブロックを例示する図である。 本実施形態に係る動作分析装置の物理的構成を例示する図である。 本実施形態に係る動作分析システムにより測定される動作情報の第１例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムにより測定される動作情報の第２例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムにより測定される動作情報の第３例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムにより測定される動作情報の第４例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムにより測定される動作情報の第５例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムにより実行される分類処理の第１例のフローチャートである。 本実施形態に係る動作分析システムにより分類されたグループの第１例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムにより実行される分類処理の第２例のフローチャートである。 本実施形態に係る動作分析システムにより分類されたグループの第２例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムにより決定される動画の再生範囲の第１例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムにより決定される動画の再生範囲の第２例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムにより決定される動画の再生範囲の第３例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムにより表示される画面の一例である。 本実施形態に係る動作分析システムにより分類されたグループの第３例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムにより分類されたグループの第４例を示す図である。

以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」と表記する。）を、図面に基づいて説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。

§１ 適用例
まず、図１を用いて、本発明が適用される場面の一例について説明する。本実施形態に係る動作分析システム１００は、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を測定する測定部３０と、動作情報と対応付けられた、作業者の動画を撮影する第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃと、を備える。本実施形態に係る動作分析システム１００は、製造ライン全体を含む作業領域Ｒにおいて作業者が行う動作を分析するものであるが、作業領域Ｒは、任意の領域であってよく、例えば所定の工程が行われる領域であったり、所定の要素動作が行われる領域であったりしてよい。ここで、要素動作とは、作業者により実行される一単位の動作であり、例えば、部品のピッキング、部品の配置、部品の固定、製品の梱包、ネジ締め、検品といった動作を含む。

本例では、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２が、作業領域Ｒにおいて、予め定められた動作を行う場合について説明する。第１作業者Ａ１は、例えば指でネジを掴み、部品のネジ穴にネジを入れ、ドライバーでネジ締めを行うといった動作を実行し、第２作業者Ａ２は、例えばネジ止めされた部品の検品といった動作を実行してよい。もっとも、作業者は、作業領域Ｒに限らない任意の場所で、任意の動作を行ってもよい。

動作分析システム１００は、動作分析装置１０を含む。動作分析装置１０は、作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部と、時系列情報を、作業者により実行された複数の要素動作に対応する複数の部分情報に分類する第１分類部と、少なくとも一つの部分情報を、作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類する第２分類部と、を備える。ここで、作業者の動作を示す時系列情報は、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報と、動作情報と対応付けられた、作業者を撮影した動画とを含んでよい。時系列情報は、第１分類部によって、複数の要素動作に対応する複数の部分情報に分類される。そして、部分情報は、第２分類部によって、複数のグループのいずれかに分類される。例えば、第１分類部は、時系列情報を、それぞれが複数の要素動作のいずれかに対応する複数の部分情報に分割し、第２分類部は、少なくとも一つの部分情報を、１又は複数の基準により複数のグループにクラスタリングしてよい。

より具体的には、第１分類部は、時系列情報に含まれる動作情報と、作業者の動作について比較の基準となる基準動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、動作情報を複数の部分情報に分類してよい。ここで、基準動作は、作業者が従うべき標準的な動作であってもよいし、作業者のミス動作や標準外の動作であってもよい。例えば、作業者の動作が、部品のネジ締めと検品である場合、第１分類部は、動作情報を、部品のネジ締めに関する要素動作に対応する部分情報と、検品に関する要素動作に対応する部分情報とに分類してよい。また、第１分類部は、作業者の動作を時系列順に示す座標値を含む動作情報の特定の区間と、基準動作を時系列順に示す座標値を含む基準動作情報との乖離度を算出し、乖離度が小さい基準動作情報を特定して、動作情報の当該区間を、特定された基準動作情報が表す要素動作に対応する部分情報として分類してよい。

また、第２分類部は、少なくとも一つの部分情報を、第１基準により複数のグループのいずれかに分類してよい。ここで、第１基準は、作業者の動作の実行時間に関する基準であったり、作業者の動作とともに移動する特定の部位の移動軌跡の長さに関する基準であったり、作業者の動作の内容に関する基準であったりしてよい。より具体的には、部分情報が部品のネジ締めに関する要素動作に対応する場合、第１基準は、例えば、ネジ締め動作の実行時間に関する基準であったり、作業者の手、作業者により把持されたドライバー又は作業者により把持されたネジ等の特定の部位の移動軌跡の長さに関する基準であったりしてよい。これにより、作業者の動作の実行時間が短過ぎたり、長過ぎたりする場合を標準外のグループに分類することができ、どのような種類の動作が実行されたかを実行時間の観点で確認することができる。また、作業者の動作の移動軌跡が短過ぎたり、長過ぎたりする場合を標準外のグループに分類することができ、どのような種類の動作が実行されたかを移動軌跡の観点で確認することができる。

さらに、第２分類部は、第１基準により分類された複数のグループのうち、選択されたグループに含まれる部分情報を、第１基準と異なる第２基準により複数のグループのいずれかに分類してよい。ここで、第２基準は、第１基準として用いられていない基準であり、作業者の動作の実行時間に関する基準であったり、作業者の動作とともに移動する特定の部位の移動軌跡の長さに関する基準であったり、作業者の動作の内容に関する基準であったりしてよい。より具体的には、選択されたグループに含まれる部分情報が、部品のネジ締めに関する要素動作に対応し、実行時間が比較的長いグループである場合、第２基準は、例えば、作業者がネジをネジ穴に入れる際に標準より長い時間を要したのか、作業者がネジを落として拾ったために標準より長い時間を要したのかを分類する基準であってよい。このように、第２分類部によって、第１基準及び第２基準という異なる観点で分類を行うことで、どのような要素動作についてどのような種類の動作が実行されたかをより詳細に確認することができる。

動作分析装置１０は、選択されたグループに含まれる動作情報に対応付けられた動画から、少なくとも一つの動画を抽出して、表示部１０ｆに表示してもよい。ここで、選択されたグループの種類に基づいて、抽出された動画の再生範囲を決定してもよい。例えば、選択されたグループに含まれる部分情報が、予定されていない動作に対応する場合、当該予定されていない動作及びその前後の動作を含むように、動画の再生範囲を決定してよい。このように、第１基準により分類された複数のグループのうち特に注目するグループに含まれる動作情報に対応付けられた動画を抽出することができ、実際にどのような動作が行われたのかを確認することができる。また、第１基準により分類された複数のグループのうち特に注目するグループの種類に基づいて、動画の再生範囲を決定することで、注目する動作が行われている場面を容易に確認できるように、動画を再生することができる。

本実施形態に係る動作分析装置１０によれば、第１分類部によって、時系列情報を、それぞれが複数の要素動作のいずれかに対応する複数の部分情報に分類し、第２分類部によって、少なくとも一つの部分情報を、作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類することで、どのような要素動作についてどのような種類の動作が実行されたかを容易に確認することができる。また、第１分類部及び第２分類部により異なる観点で分類を行うことで、よりノイズの少ない分類を行うことができる。これにより、作業者により行われる要素動作の種類が増えた場合であっても、どのような要素動作に関する区間が特定されたのかが明らかとなり、各要素動作について、標準的な動作や複数種類のミス動作等の動作の種類が明らかとなる。このため、作業者の動作の分析に要する演算負荷を大幅に減らすことができ、ミス動作を防止する対策の立案や効率的な動作手順の検討等をより効率的に行うことができる。

例えば、第１分類部によって、時系列情報に含まれる動作情報を基準動作情報と比較して複数の部分情報に分類し、第２分類部によって、部分情報を標準的な動作のグループと標準的ではない動作のグループとに分類することで、作業者がどの程度の割合で標準的な動作を実行しているのかを確認することができる。これにより、短期的には、標準的ではない動作が実行されたことを早期に検出し、例えば製造ラインにおいて不良品が製造されるおそれを低減することができる。仮に、標準的ではない動作が行われたが、良品が製造された場合であっても、問題が発生する兆候を捉え、その後の確認作業を効率化できるという点で技術的意義がある。このようなメリットは、動作分析システム１００を用いる場合にリアルタイムに得られるメリットである。

また、長期的には、作業者の習熟支援に用いたり、基準動作の改善を検討する材料を提供したりすることができる。例えば、多くの作業者が標準的でない動作を行う要素動作を特定して、当該要素動作に関する基準動作を改良することが考えられる。このようなメリットは、動作分析システム１００を継続的に用いる場合に得られるメリットであり、非リアルタイムに得られるメリットである。

§２ 構成例
［機能構成］
次に、図２を用いて、本実施形態に係る動作分析システム１００の機能構成の一例を説明する。動作分析システム１００は、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ、第３撮影部２０ｃ、測定部３０及び動作分析装置１０を備える。そして、動作分析装置１０は、第１取得部１１、第２取得部１２、第３取得部１３、記憶部１４、第１分類部１５、第２分類部１６、選択部１７、抽出部１８、決定部１９、入力部１０ｅ及び表示部１０ｆを備える。

＜撮影部＞
第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、それぞれ汎用のカメラによって構成されてよく、作業領域Ｒにおいて第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２が動作を実行している場面を含む動画を撮影してよい。第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、それぞれ作業領域Ｒの一部を撮影してよく、作業領域Ｒよりも狭い領域の動画を撮影してよい。具体的には、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２により実行される動作を、特定の領域に注目して撮影した動画であってよい。第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、例えば、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２の手元をクローズアップした動画を撮影してよい。

また、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、作業領域Ｒを構成する複数の部分をそれぞれ撮影した複数の動画を撮影してよい。例えば、第１撮影部２０ａは、主に第１作業者Ａ１が動作を実行している動画を撮影し、第３撮影部２０ｃは、主に第２作業者Ａ２が動作を実行している動画を撮影し、第２撮影部２０ｂは、第１作業者Ａ１が動作を実行している動画及び第２作業者Ａ２が動作を実行している動画の両方を撮影してよい。また、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、作業領域Ｒにおける複数の位置でそれぞれ異なる工程が実行される動画を撮影してよい。

＜測定部＞
測定部３０は、モーションキャプチャにより構成されてよく、ある作業領域Ｒにおいて実行された第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２の動作を示す座標値を含む動作情報を測定してよい。測定部３０の構成は任意であるが、例えば、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２にパターン光を投影して、パターン光が投影された状態の第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２の動画を撮影し、撮影した動画に基づいて、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２の複数の関節の座標値を測定するものであってよい。また、測定部３０は、複数の作業者に関する複数の動作情報を測定する場合、動作情報に作業者を識別する情報を付加してもよい。なお、測定部３０は、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２の複数の関節の座標値以外を測定するものであってもよく、例えば、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２の指先や頭部、作業者によって把持された道具や作業者に装着された物等、必ずしも関節ではない特定の部位の座標値を測定するものであってもよく、関節の座標値及び関節以外の代表的な位置の座標値を測定するものであってもよい。また、測定部３０は、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２が装着したトラッカーの位置の座標値を測定するものであってもよい。また、測定部３０は、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２の動画を解析して、動画に基づいて作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を測定するものであってもよい。

動作分析システム１００には、複数の測定部３０が含まれてもよい。複数の測定部３０によって、複数の作業者の動作情報を測定する場合、同一の作業者の動作情報が重複して測定されることがあり得るが、動作情報に作業者を識別する情報を付加して、重複を取り除いたり、異なる測定部３０により測定された動作情報を合成したりしてもよい。

測定部３０は、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２が動作を実行している動画を撮影する第４撮影部を兼ねてもよい。第４撮影部は、作業領域Ｒ全体の動画を撮影してよい。すなわち、第４撮影部は、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２が動作を実行している様子を、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２が両方含まれるように撮影してよい。一方、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２の一方が含まれるように、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２が動作を実行している動画を撮影してよい。

＜動作分析装置＞
第１取得部１１は、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２の動作を示す座標値を含む動作情報を、測定部３０から取得してよい。第１取得部１１により取得された動作情報は、記憶部１４に伝送され、動作情報履歴１４ｂとして記憶される。動作分析システム１００が複数の測定部３０を含む場合、第１取得部１１は、複数の測定部３０それぞれから動作情報を取得してよく、いずれの測定部３０から取得した動作情報であるかを識別する情報を付加して、動作情報を記憶部１４に伝送してもよい。なお、動作情報は、例えば、作業者の動作を示す座標値を１秒間隔で測定した情報であってよい。

第２取得部１２は、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２が動作を実行している動画を、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ、第３撮影部２０ｃ及び測定部３０（第４撮影部）から取得してよい。第２取得部１２により取得された動画は、記憶部１４に伝送され、動作情報と対応付けられて動画履歴１４ａとして記憶される。第２取得部１２は、複数の撮影部のうちいずれの撮影部から取得した動画であるかを識別する情報を付加して、動画を記憶部１４に伝送してもよい。

第３取得部１３は、作業者の動作について比較の基準となる基準動作を示す座標値を含む基準動作情報を、測定部３０から取得してよい。第３取得部１３により取得された基準動作情報は、記憶部１４に伝送され、基準動作情報１４ｃとして記憶される。なお、第３取得部１３は、既に記憶された動作情報履歴１４ｂのうち、ユーザにより指定された動作情報を、基準動作情報として取得して、基準動作であることを示す情報を付加して記憶部１４に記憶してもよい。基準動作情報は、例えば、作業者が従うべき標準的な動作が実行された場合における作業者の動作を示す座標値を１秒間隔で測定した情報であってよい。また、第３取得部１３は、後述する通信部１０ｄにより接続されるインターネット等を介して、他の装置から基準動作情報を取得してもよい。

記憶部１４は、動画履歴１４ａ、動作情報履歴１４ｂ及び基準動作情報１４ｃを記憶してよい。記憶部１４は、これら以外に、第２分類部によって用いられる閾値を記憶してもよい。また、動画履歴１４ａと動作情報履歴１４ｂとは、測定された時刻に基づいて互いに関連付けられて記憶されてよい。

第１分類部１５は、時系列情報を、作業者により実行された複数の要素動作に対応する複数の部分情報に分類してよい。ここで、時系列情報は、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報と、動作情報と対応付けられ、作業者を撮影した動画とを含んでよい。第１分類部１５は、動作情報と、基準動作情報との比較に基づいて、動作情報を複数の部分情報に分類してよい。基準動作情報は、複数の要素動作毎に用意されていてよく、第１分類部１５は、動作情報がいずれの要素動作の基準動作情報と近似するかを判定し、動作情報を、複数の要素動作に対応する複数の部分情報に分類してよい。

第１分類部１５は、例えば、動作情報に含まれる各時刻における座標値と、基準動作情報に含まれる開始座標値との差を算出して、座標値の差が閾値以下となる動作情報の時刻を開始時刻と特定してよい。そして、動作情報に含まれる各時刻の座標値と、基準動作情報に含まれる終了座標値との差を算出して、座標値の差が閾値以下となる動作情報の時刻を終了時刻と特定してよい。その後、第１分類部１５は、動作情報のうち特定された開始時刻から終了時刻までの座標値を切り出す。この際、切り出される行数は、基準動作情報の行数と必ずしも一致しない。そこで、第１分類部１５は、動作情報から切り出した動作情報の行数が、基準動作情報の行数と一致するように補間又は間引きしてよい。なお、補間や間引きの方法は任意であるが、例えば、補間を行う場合には、前後の行の平均値で補間してよいし、間引きを行う場合は、座標値の変化が比較的少ない行を間引くこととしてよい。第１分類部１５は、次に、補間又は間引きした動作情報の座標値と、基準動作情報の座標値との乖離度を算出してよい。ここでいう乖離度は、作業者の動作が、比較の基準となる基準動作からどの程度ずれているかを示す数値である。乖離度は、関節毎に算出してもよく、複数の関節を組み合わせた単位（右手など）で算出してもよい。例えば、関節毎の乖離度は、ある時刻に関する関節の３次元座標値について、動作情報の座標値（ｘ、ｙ、ｚ）と、基準動作情報の座標値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）との差を二乗して平方根をとり、（（ｘ−Ｘ）^２＋（ｙ−Ｙ）^２＋（ｚ−Ｚ）^２）^１／２という値を求め、この値を全ての時間にわたって総和することで算出してよい。もっとも、乖離度は他の値によって算出してもよい。第１分類部１５は、動作情報と、複数の基準動作情報とを比較して、それぞれ乖離度を算出し、乖離度に基づいて、動作情報を複数の部分情報に分類してよい。ここで、第１分類部１５は、動作情報のうち切り出された部分に対して最も乖離度が小さい基準動作情報を特定し、動作情報のうち切り出された部分を、特定された基準動作情報が表す要素動作に対応する部分情報として分類してよい。また、第１分類部１５は、いずれの基準動作情報に対しても乖離度が閾値以上となる動作情報の部分について、いずれの要素動作にも対応しない部分情報として分類してよい。なお、第１分類部１５は、時系列情報を複数の部分情報に分割してもよいし、複数の部分情報を示すタグやフラグを時系列情報に対して付与することで、時系列情報を複数の部分情報に分類してもよい。

このように、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報と、基準動作を示す座標値を示す基準動作情報との比較を行うことで、複数の部分情報がより正確に複数の要素動作に対応するように、時系列情報を分類することができる。

第２分類部１６は、少なくとも一つの部分情報を、作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類してよい。ここで、１又は複数の基準は、第１基準と、第１基準と異なる第２基準とを含んでよい。この場合、第２分類部１６は、少なくとも一つの部分情報を、第１基準により複数のグループのいずれかに分類し、選択部１７により選択されたグループに含まれる部分情報を、第２基準により複数のグループのいずれかに分類してよい。なお、第２分類部１６は、部分情報を複数のグループに分割してもよいし、複数のグループを示すタグやフラグを部分情報に対して付与することで、部分情報を複数のグループのいずれかに分類してもよい。また、第２分類部１６は、部分情報を、重複しないように複数のグループのいずれかに分類してもよいし、部分情報を、重複を許して複数のグループに分類してもよい。

第２分類部１６は、第１分類部１５によって分類された複数の部分情報のうち少なくとも一つの部分情報を、作業者の動作に関する第１基準により複数のグループのいずれかに分類し、複数のグループのうち選択されたグループに含まれる部分情報を、作業者の動作に関し、第１基準とは異なる第２基準により複数のグループのいずれかに分類してよい。このように、第２分類部１６によって、第１基準及び第２基準という異なる観点で分類を行うことで、どのような要素動作についてどのような種類の動作が実行されたかをより詳細に確認することができる。

第１基準は、作業者の動作の実行時間に関する基準を含んでよい。この場合、第２分類部１６は、複数の部分情報のうち少なくとも一つの部分情報について、作業者の動作の実行時間に関するヒストグラムを作成し、例えば、上位１０％のグループと、下位１０％のグループと、その他８０％のグループとに分類してよい。ここで、上位１０％のグループは、作業時間が長過ぎると考えられるグループであり、不要な作業を行ったり、作業を間違えてやり直したりしている可能性のあるグループである。また、下位１０％のグループは、作業時間が短過ぎると考えられるグループであり、作業を飛ばしたり、異なる作業を行っていたりする可能性のあるグループである。また、その他８０％のグループは、少なくとも作業時間の観点では標準的な動作を行っていると考えられるグループである。このように、動作の実行時間に関する基準により部分情報を分類することで、作業者の動作の実行時間が短過ぎたり、長過ぎたりする場合を標準外のグループに分類することができ、どのような種類の動作が実行されたかを実行時間の観点で確認することができる。

また、第１基準は、作業者の動作とともに移動する特定の部位の移動軌跡の長さに関する基準を含んでよい。この場合、第２分類部１６は、複数の部分情報のうち少なくとも一つの部分情報について、特定の部位の移動軌跡の長さに関するヒストグラムを作成し、例えば、上位１０％のグループと、下位１０％のグループと、その他８０％のグループとに分類してよい。ここで、上位１０％のグループは、特定の部位の移動軌跡が長過ぎると考えられるグループであり、不要な作業を行ったり、作業を間違えてやり直したりしている可能性のあるグループである。また、下位１０％のグループは、特定の部位の移動軌跡が短過ぎると考えられるグループであり、作業を飛ばしたり、異なる作業を行っていたりする可能性のあるグループである。また、その他８０％のグループは、少なくとも特定の部位の移動軌跡の観点では標準的な動作を行っていると考えられるグループである。このように、特定の部位の移動軌跡に関する基準により部分情報を分類することで、作業者の動作の移動軌跡が短過ぎたり、長過ぎたりする場合を標準外のグループに分類することができ、どのような種類の動作が実行されたかを移動軌跡の観点で確認することができる。

選択部１７は、第２分類部１６により分類された複数のグループのうちいずれかを選択してよい。選択部１７は、複数のグループのうち、入力部１０ｅによる入力に応じたグループ又は所定の条件を満たすグループを選択してよい。ここで、入力部１０ｅによる入力は、動作分析装置１０のユーザから受け付けた入力であってよい。また、所定の条件は、第１基準について設定された閾値との比較に関する条件であってよい。例えば、第１基準が作業者の動作の実行時間に関する基準である場合、動作の実行時間の下限を定める閾値より実行時間が短いか否かという条件であったり、動作の実行時間の上限を定める閾値より実行時間が長いか否かという条件であったりしてよい。また、例えば、第１基準が作業者の動作とともに移動する特定の部位の移動軌跡の長さに関する基準である場合、移動軌跡の長さの下限を定める閾値より移動軌跡が短いか否かという条件であったり、移動軌跡の長さの上限を定める閾値より移動軌跡が長いか否かという条件であったりしてよい。このように、少なくとも一つの部分情報を第１基準により複数のグループのいずれかに分類し、入力に応じたグループ又は所定の条件を満たすグループを選択して、選択されたグループに含まれる部分情報を第２基準により複数のグループのいずれかに分類することで、第１基準により分類された複数のグループのうち特に注目するグループについて、より詳細な分類を行うことができる。

抽出部１８は、選択部１７により選択されたグループに含まれる動作情報に対応付けられた動画から、少なくとも一つの動画を抽出してよい。ここで、動画の抽出は、記憶部１４の動画履歴１４ａから行われてよい。これにより、第１基準により分類された複数のグループのうち特に注目するグループに含まれる動作情報に対応付けられた動画を抽出することができ、実際にどのような動作が行われたのかを確認することができる。

抽出部１８は、第２分類部１６による分類に用いた基準の空間における、選択されたグループに含まれる動作情報の重心に基づいて、動画を抽出してもよい。例えば、第２分類部１６によって、動作の実行時間に関する基準及び特定の部位の移動軌跡の長さに関する基準により部分情報を複数のグループのいずれかに分類した場合、動作の実行時間及び移動軌跡の長さに関する２次元空間上に複数のグループに含まれる動作情報をプロットすることができる。この場合、抽出部１８は、選択されたグループに含まれる動作情報の２次元空間における重心を算出し、例えば、重心に最も近い動作情報に対応付けられた動画を抽出してよい。これにより、第１基準により分類された複数のグループのうち特に注目するグループに含まれる動作情報について、代表的な動作情報に基づいて動画を抽出することができ、注目するグループにおいて典型的にどのような動作が行われたのかを確認することができる。

抽出部１８は、入力部１０ｅによる入力に基づいて、動画を抽出してもよい。例えば、選択部１７により選択されたグループに含まれる動作情報について、さらに入力部１０ｅによる入力を受け付けて、選択された動作情報に対応付けられた動画を抽出してよい。これにより、第１基準により分類された複数のグループのうち特に注目するグループに含まれる動作情報について、ユーザによる入力に基づいて動画を抽出することができ、実際にどのような動作が行われたのかを注目するグループに含まれる動作情報それぞれについて個別に確認することができる。

決定部１９は、選択部１７により選択されたグループの種類に基づいて、抽出された動画の再生範囲を決定してよい。ここで、グループの種類とは、グループに含まれる部分情報により表される作業者の動作の種類であってよい。例えば、グループに含まれる部分情報が、ある要素動作について標準的な動作を表すものであれば、当該グループの種類は、「標準」であってよい。この場合、決定部１９は、作業者が当該要素動作を実行している場面を含むように、動画の再生範囲を決定してよい。また、例えば、グループに含まれる部分情報が、ある要素動作について標準外の動作を表すものであれば、当該グループの種類は、「標準外」であってよい。この場合、決定部１９は、作業者が標準外の動作を実行している場面を含むように、動画の再生範囲を決定してよい。なお、動作分析装置１０は、グループの種類と動画の再生範囲との対応付けを定めた対応テーブルを記憶部１４に記憶してよく、決定部１９は、対応テーブルを参照して、選択部１７により選択されたグループの種類に対応する動画の再生範囲を決定してよい。決定部１９による動画の再生範囲の決定については、図４〜８を用いてより詳細に説明する。このように、第１基準により分類された複数のグループのうち特に注目するグループの種類に基づいて、動画の再生範囲を決定することで、注目する動作が行われている場面を容易に確認できるように、動画を再生することができる。

［ハードウェア構成］
次に、図３を用いて、本実施形態に係る動作分析装置１０のハードウェア構成の一例を説明する。動作分析装置１０は、演算装置に相当するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａと、記憶部１４に相当するＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂと、記憶部１４に相当するＲＯＭ（Read only Memory）１０ｃと、通信部１０ｄと、入力部１０ｅと、表示部１０ｆとを有する。これらの各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。なお、本例では動作分析装置１０が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、動作分析装置１０は、複数のコンピュータを用いて実現されてもよい。

ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｂ又はＲＯＭ１０ｃに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。ＣＰＵ１０ａは、時系列情報を、作業者により実行された複数の要素動作に対応する複数の部分情報に分類し、少なくとも一つの部分情報を、作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類するプログラム（動作分析プログラム）を実行する演算装置である。ＣＰＵ１０ａは、入力部１０ｅや通信部１０ｄから種々の入力データを受け取り、入力データの演算結果を表示部１０ｆに表示したり、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃに格納したりする。

ＲＡＭ１０ｂは、記憶部１４のうちデータの書き換えが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＡＭ１０ｂは、ＣＰＵ１０ａが実行する動作分析プログラムや、動画履歴１４ａ、動作情報履歴１４ｂ及び基準動作情報１４ｃといったデータを記憶する。

ＲＯＭ１０ｃは、記憶部１４のうちデータの読み出しが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＯＭ１０ｃは、例えば動作分析プログラムや、書き換えが行われないデータを記憶する。

通信部１０ｄは、動作分析装置１０を外部機器に接続するインターフェースである。通信部１０ｄは、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ、第３撮影部２０ｃ及び測定部３０と例えばＬＡＮ（Local Area Network）により接続されて、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃから動画を受信し、測定部３０から動画及び動作情報を受信してよい。また、通信部１０ｄは、インターネットに接続されて、インターネットを介して動画を受信したり、動作情報を受信したりしてもよい。また、通信部１０ｄは、インターネットを介して、撮影された動画のうち、抽出部１８により抽出された動画を、外部機器に送信してもよい。

入力部１０ｅは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボード、マウス及びタッチパネルを含んでよい。

表示部１０ｆは、ＣＰＵ１０ａによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成されてよい。表示部１０ｆに表示される画面の例については、後に詳細に説明する。

動作分析プログラムは、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃ等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部１０ｄにより接続される通信ネットワークを介して提供されてもよい。動作分析装置１０では、ＣＰＵ１０ａが動作分析プログラムを実行することにより、図２を用いて説明した様々な動作が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、動作分析装置１０は、ＣＰＵ１０ａとＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃが一体化したＬＳＩ（Large-Scale Integration）を備えていてもよい。

§３ 動作例
図４は、本実施形態に係る動作分析システム１００により測定される動作情報の第１例Ｄ１を示す図である。同図では、縦軸に作業者の特定の部位の位置又は速度を示し、横軸に時刻を示している。ここで、作業者の特定の部位は、例えば手であってよい。なお、グラフは例示であり、実際に測定される動作情報を簡略化したものである。

動作情報の第１例Ｄ１は、作業者がある要素動作について標準的な動作を行った場合の動作情報の例を示している。この場合、作業者は、特定の部位の位置又は速度を、時刻「０．０」の初期位置（初期速度）から、時刻「１．０」のときにマイナス側に動かし、その後時刻「２．０」のときに初期位置（初期速度）に戻して、そのまま時刻「５．０」までほぼ同じ位置（速度）を保っている。なお、特定の部位の位置又は速度は、特定の方向に関する位置又は速度であってよく、図５〜８に示す動作情報の他の例についても同様である。

図５は、本実施形態に係る動作分析システム１００により測定される動作情報の第２例Ｄ２を示す図である。同図においても、縦軸に作業者の特定の部位の位置又は速度を示し、横軸に時刻を示している。

動作情報の第２例Ｄ２は、作業者がある要素動作について標準外の動作を行った場合の動作情報の例を示しており、より具体的には、余計な動作（ムダ動作）を行った場合の動作情報の例を示している。この場合、作業者は、特定の部位の位置又は速度を、時刻「０．０」の初期位置（初期速度）から、時刻「１．０」のときにマイナス側に動かし、その後時刻「２．０」のときに初期位置（初期速度）に戻らずに異なる位置（速度）に動かし、時刻「３．０」のときに初期位置（初期速度）に戻して、時刻「５．０」まで同じ位置（速度）を保っている。ここで、時刻「２．０」から「３．０」の間に行われた動作は、標準的な動作（図４参照）と比べると、余計な動作となっている。

図６は、本実施形態に係る動作分析システム１００により測定される動作情報の第３例Ｄ３を示す図である。同図においても、縦軸に作業者の特定の部位の位置又は速度を示し、横軸に時刻を示している。

動作情報の第３例Ｄ３は、作業者がある要素動作について標準外の動作を行った場合の動作情報の例を示しており、より具体的には、作業飛ばし（作業し忘れ）を行った場合の動作情報の例を示している。この場合、作業者は、特定の部位の位置又は速度を、時刻「０．０」の初期位置（初期速度）から動かさず、そのまま時刻「５．０」まで同じ位置（速度）を保っている。すなわち、標準的には時刻「１．０」から「２．０」の間に行うべき動作が行われていない。

図７は、本実施形態に係る動作分析システム１００により測定される動作情報の第４例Ｄ４を示す図である。同図においても、縦軸に作業者の特定の部位の位置又は速度を示し、横軸に時刻を示している。

動作情報の第４例Ｄ４は、作業者がある要素動作について標準外の動作を行った場合の動作情報の例を示しており、より具体的には、動作のやり直しを行った場合の動作情報の例を示している。この場合、作業者は、特定の部位の位置又は速度を、時刻「０．０」の初期位置（初期速度）から、時刻「１．０」のときにマイナス側に動かし、その後時刻「２．０」のときに初期位置（初期速度）に戻し、さらに時刻「３．０」のときにマイナス側に動かし、その後時刻「４．０」のときに初期位置（初期速度）に戻して、その後時刻「５．０」まで同じ位置（速度）を保っている。ここで、時刻「３．０」から「４．０」の間に行われた動作は、時刻「１．０」から「２．０」の間に行われた動作と同じ動作であり、動作のやり直しが生じている。

図８は、本実施形態に係る動作分析システム１００により測定される動作情報の第５例Ｄ５を示す図である。同図においても、縦軸に作業者の特定の部位の位置又は速度を示し、横軸に時刻を示している。

動作情報の第５例Ｄ５は、作業者がある要素動作について標準外の動作を行った場合の動作情報の例を示しており、より具体的には、異なる作業（作業間違い）を行った場合の動作情報の例を示している。この場合、作業者は、特定の部位の位置又は速度を、時刻「０．０」の初期位置（初期速度）から時刻「０．５」付近でプラス側に動かし、その後時刻「１．０」の時に初期位置（初期速度）まで戻して、そのまま時刻「５．０」まで同じ位置（速度）を保っている。すなわち、標準的には時刻「１．０」から「２．０」の間に行うべき動作が行われておらず、時刻「０．５」から「１．０」の間に異なる動作が行われている。

図９は、本実施形態に係る動作分析システム１００により実行される分類処理の第１例のフローチャートである。はじめに、測定部３０は、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を測定する（Ｓ１０）。測定された動作情報は、記憶部１４に動作情報履歴１４ｂとして記憶されてよい。

次に、動作分析装置１０は、第１分類部１５により、動作情報と基準動作情報との比較に基づいて、動作情報を複数の部分情報に分類する（Ｓ１１）。続いて、動作分析装置１０は、第２分類部１６により、少なくとも一つの部分情報を、１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類する（Ｓ１２）。ここで、１又は複数の基準による分類は、それぞれ独立に行われてもよいし、ある基準による分類を他の基準による分類で細分化してもよい。

動作分析装置１０は、複数のグループが所定の条件を満たすか判定する（Ｓ１３）。そして、動作分析装置１０は、表示部１０ｆにより、複数のグループの度数及び判定結果を表示する（Ｓ１４）。以上により、分類処理の第１例が終了する。

図１０は、本実施形態に係る動作分析システム１００により分類されたグループＧ１の第１例を示す図である。同図では、第２分類部１６により分類された複数のグループＧ１を、縦軸に度数を示し、横軸に第２分類部１６による分類に用いられた第１基準である動作の実行時間を示して、ヒストグラムによって複数のグループＧ１の分布を示している。また、同図では、時系列情報に含まれる動作情報を第１分類部１５によって複数の部分情報に分類し、「ネジ締め」の要素動作に対応する部分情報を、第２分類部１６によって複数のグループＧ１に分類した場合を示している。また、第２分類部１６による分類は、作業者の動作の実行時間に関する第１基準によって行われている。同図では、作業者の動作の実行時間に関する第１基準を、部分情報を特徴付ける「特徴量」と示している。

同図では、横軸の実行時間について、第１閾値と第２閾値とを示している。第１閾値は、作業の標準的な実行時間の下限値であり、第１閾値よりも実行時間が短いグループは、作業時間が短いグループとしてハッチングにより強調表示されている。また、第２閾値は、作業の標準的な実行時間の上限値であり、第２閾値よりも実行時間が長いグループは、作業時間が長いグループとしてハッチングにより強調表示されている。

動作分析装置１０は、選択部１７によって、複数のグループＧ１のうち、入力部１０ｅによる入力に応じたグループ又は所定の条件を満たすグループを選択してよい。図１０では、ユーザが入力部１０ｅを用いて第２閾値以上となる一つのグループを選択している場合を示している。この場合、選択部１７は、入力部１０ｅによる入力に応じたグループを選択してよい。もっとも、選択部１７は、入力部１０ｅによる入力がなくても、例えば、第１閾値以下のグループを所定の条件を満たすグループとして選択したり、第２閾値以上のグループを所定の条件を満たすグループとして選択したりしてよい。選択部１７により選択されるグループは、複数であってもよい。

図１１は、本実施形態に係る動作分析システム１００により実行される分類処理の第２例のフローチャートである。分類処理の第２例は、分類処理の第１例と並行して行われてよい。動作分析システム１００は、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ、第３撮影部２０ｃ及び測定部３０（第４撮影部）によって、動作情報に対応付けられた作業者の動画を撮影する（Ｓ２０）。撮影された動画は、同時に測定された動作情報と対応付けられて、記憶部１４に動画履歴１４ａとして記憶されてよい。なお、動作分析システム１００は、動画の撮影と並行して、測定部３０により動作情報を測定してよい。

その後、動作分析装置１０は、第１分類部１５によって動作情報を複数の部分情報に分類し、第２分類部１６によって、少なくとも一つの部分情報を、第１基準により複数のグループのいずれかに分類して、ヒストグラムを表示する。そして、動作分析装置１０は、選択部１７により、第１基準により分類された複数のグループのうち、入力部１０ｅによる入力に応じたグループ又は所定の条件を満たすグループを選択する（Ｓ２１）。

動作分析装置１０は、第２分類部１６によって、選択されたグループに含まれる部分情報を、第２基準により複数のグループのいずれかに分類する（Ｓ２２）。そして、表示部１０ｆによって、第２基準により分類された複数のグループの度数を表示する（Ｓ２３）。

さらに、動作分析装置１０は、選択部１７によって、第２基準により分類された複数のグループから、入力部１０ｅによる入力に応じたグループを選択する（Ｓ２４）。そして、動作分析装置１０は、抽出部１８によって、選択されたグループに含まれる動作情報に対応付けられた動画から、少なくとも一つの動画を抽出する（Ｓ２５）。

動作分析装置１０は、決定部１９により、選択されたグループの種類に基づいて、抽出された動画の再生範囲を決定する（Ｓ２６）。以上で分類処理の第２例が終了する。

図１２は、本実施形態に係る動作分析システム１００により分類されたグループＧ２の第２例を示す図である。
同図では、図１０で示す複数のグループＧ１のうち、入力部１０ｅによる入力に応じて選択された第９グループ（図１０のヒストグラムにおいて作業時間が短い順に数えて９番目のグループ）について、縦軸に度数を示し、横軸に動作の種類を示して、ヒストグラムによって複数のグループＧ２の分布を示している。また、同図では、複数のグループＧ２のうち、入力部１０ｅによる入力に応じて選択されたグループに含まれる動作情報に対応付けられた動画のリストＬ１を示している。

複数のグループＧ２は、「作業飛ばし」の度数が最も高く、次に「ネジ締直し」の度数が高くなっている。このように、第１分類部１５により分類された「ネジ締め」という要素動作に対応する動作情報について、第２分類部１６によって作業時間が長過ぎる動作情報を分類し、さらに、第２分類部１６によって、作業時間が長すぎる動作情報の動作の内容を分類することができる。これにより、どのような要素動作についてどのような種類の動作が実行されたかを容易に確認することができる。

動画のリストＬ１は、開始日時、終了日時及び特徴量の項目を含む。具体的に一例を挙げると、開始日時が「２０１７／１１／６ ９：３５」、終了日時が「２０１７／１１／６ ９：３６」の場合、特徴量は「Ｆ１である。ここで、特徴量は、第２分類部１６による分類に用いた第１基準に関する量であってよく、例えば作業者の動作の実行時間であったり、作業者の動作とともに移動する特定の部位の移動軌跡の長さであったりしてよい。本例では、入力部１０ｅによって、開始日時が「２０１７／１１／８ １１：１０」、終了日時が「２０１７／１１／８ １１：１１」、特徴量が「Ｆ３」である動画が選択されている。抽出部１８は、選択された動画を記憶部１４から抽出し、表示部１０ｆに表示してよい。また、決定部１９は、選択されたグループの種類に基づいて、抽出された動画の再生範囲を決定してよい。

図１３は、本実施形態に係る動作分析システム１００により決定される動画の再生範囲の第１例を示す図である。第１例は、選択されたグループが、標準外の動作情報を含むグループであり、選択されたグループの種類が、余計な作業を行ったという種類の場合である。このようなグループの種類は、図５に示したように、動作情報の波形が、標準的に行われるべき動作の波形に加えて他の動作の波形を含んでいるか否かによって分類できる。

選択されたグループの種類が、余計な作業を行ったという種類の場合、標準的に行われるべき「作業１」、「作業２」及び「作業３」の他に、「作業２」と「作業３」の間に「作業Ｘ」が行われている。この「作業Ｘ」が余計な作業であるため、決定部１９は、「作業Ｘ」が実行される様子が確認できるように、「作業２」の後半から始まり、「作業Ｘ」の全体を含み、「作業３」の前半で終わるように、動画の再生範囲を決定してよい。

図１４は、本実施形態に係る動作分析システム１００により決定される動画の再生範囲の第２例を示す図である。第２例は、選択されたグループが、標準外の動作情報を含むグループであり、選択されたグループの種類が、間違った作業を行ったという種類の場合である。このようなグループの種類は、図８に示したように、動作情報の波形が、標準的に行われるべき動作の波形を含まず、他の動作の波形を含んでいるか否かによって分類できる。

選択されたグループの種類が、間違った作業を行ったという種類の場合、標準的に行われるべき「作業１」、「作業２」及び「作業３」ではなく、「作業１」と「作業３」の間に「作業２´」が行われている。この「作業２´」が間違った作業であるため、決定部１９は、「作業２´」が実行される様子が確認できるように、「作業２´」の全体を含むように、動画の再生範囲を決定してよい。

図１５は、本実施形態に係る動作分析システム１００により決定される動画の再生範囲の第３例を示す図である。
第３例は、選択されたグループが、標準外の動作情報を含むグループであり、選択されたグループの種類が、作業飛ばしを行ったという種類の場合である。このようなグループの種類は、図６に示したように、動作情報の波形が、標準的に行われるべき動作の波形を含まず、他の波形も含まないか否かによって分類できる。

選択されたグループの種類が、作業飛ばしを行ったという種類の場合、標準的に行われるべき「作業１」、「作業２」及び「作業３」のうち、「作業２」が飛ばされている。この場合、決定部１９は、「作業２」が飛ばされている様子が確認できるように、「作業１」の途中から始まり、「作業３」の途中で終わるように、動画の再生範囲を決定してよい。

図１６は、本実施形態に係る動作分析システム１００により表示される画面ＤＰの一例である。画面ＤＰは、図１２に示した動画リストＬ１において、入力部１０ｅによる入力に応じて選択され、抽出された動画を表示部１０ｆに表示した場合の例である。

画面ＤＰは、概要ＤＰ１、全体動画ＤＰ２及び手元動画ＤＰ３を含む。概要ＤＰ１は、抽出された動作情報の概要を示す情報である。概要ＤＰ１には、抽出された動作情報が示す動作が「標準外動作」であり、開始時刻が「２０１７／１１／８ １１：１０」、すなわち２０１７年１１月８日の午前１１時１０分であり、終了時刻が「２０１７／１１／８ １１：１１」、すなわち２０１７年１１月８日の午前１１時１１分であり、抽出された動作情報が示す工程は「梱包工程」であり、所要時間は「１ｍｉｎ」（１分）であることが示されている。なお、概要ＤＰ１には、抽出された動作情報が示す工程の名称ではなく、抽出された動作情報が示す工程を識別する情報を示してもよい。例えば、各工程に付与された通し番号等のＩＤを示すこととしてもよい。

全体動画ＤＰ２は、測定部３０（第４撮影部）により作業領域Ｒ全体を撮影した第１動画であり、動画画面の右下に開始時刻として「２０１７／１１／８ １１：１０」が示されている。全体動画ＤＰ２により、複数の作業者が動作を実行している様子を全体的に把握することができる。また、全体動画ＤＰ２には、測定部３０により検出された複数の作業者の関節の位置を骨格モデルによって示している。これにより、複数の作業者の関節の座標が妥当な位置で測定されていることが確認できる。

手元動画ＤＰ３は、本例の場合、第３撮影部２０ｃにより作業領域Ｒより狭い領域を撮影した第２動画であり、動画画面の右下に開始時刻として「２０１７／１１／８ １１：１０」が示されている。作業者の手元をクローズアップした手元動画ＤＰ３により、作業者が実際に行った動作の詳細を確認することができる。

このように、全体動画ＤＰ２及び手元動画ＤＰ３を表示することで、特定の動作の全体的な様子と、詳細とを併せて確認することができる。また、特定の動作が行われた位置及び時刻を確認したり、複数の作業者の連携を確認したりすることができる。

図１７は、本実施形態に係る動作分析システム１００により分類されたグループの第３例を示す図である。同図では、縦軸に作業時間（作業者の動作の実行時間）を示し、横軸に軌跡長（作業者の動作とともに移動する特定の部位の移動軌跡の長さ）を示して、複数のグループが両軸の空間でどのように分布しているかを示している。同図で示す複数のグループは、ネジ締めの要素動作に対応する部分情報を、第２分類部１６によって、作業者の動作の実行時間に関する基準及び作業者の動作とともに移動する特定の部位の移動軌跡の長さに関する基準により複数のグループのいずれかに分類した結果を示している。

図１７には、標準的な動作を表すグループＣ１と、標準外の動作を表すグループＣ１１，Ｃ１２，Ｃ１３，Ｃ１４とを示している。標準的な動作を表すグループＣ１は、動作の実行時間及び移動軌跡の長さが中程度であり、グラフの中央付近に位置している。一方、標準外の動作を表すグループＣ１１，Ｃ１２，Ｃ１３，Ｃ１４は、動作の実行時間及び移動軌跡の長さの少なくともいずれかについて、長過ぎたり短過ぎたりしており、グラフの端に位置している。

標準外の動作を表すグループＣ１１は、「ネジ穴にネジがはまらずもたついた」場合の動作情報を含むグループであり、軌跡長は標準的な動作を表すグループＣ１と同程度であるが、動作の実行時間が標準的な動作を表すグループＣ１よりも長い。

標準外の動作を表すグループＣ１２は、「ネジを落として拾った」場合の動作情報を含むグループであり、動作の実行時間及び軌跡長の両方が、標準的な動作を表すグループＣ１よりも長い。

標準外の動作を表すグループＣ１３は、「ネジを締め忘れた」場合の動作情報を含むグループであり、軌跡長が標準的な動作を表すグループＣ１よりも短く、動作の実行時間が標準的な動作を表すグループＣ１よりも短い。

標準外の動作を表すグループＣ１４は、「ネジ締めが不十分だった」場合の動作情報を含むグループであり、軌跡長は標準的な動作を表すグループＣ１と同定であるが、動作の実行時間が標準的な動作を表すグループＣ１よりも短い。

例えば、特定の部位の移動軌跡の長さに関する基準のみにより、ネジ締めの要素動作に対応する部分情報を分類した場合、標準的な動作を表すグループＣ１と、グループＣ１１と、グループＣ１４とが区別されない。このように、一つの基準により部分情報を分類しても、標準的な動作に対応する動作情報と、標準外の動作に対応する動作情報とを区別して分類することができない場合がある。また、動作の実行時間に関する基準のみにより、ネジ締めの要素動作に対応する部分情報を分類した場合、グループＣ１１とグループＣ１２が区別されず、グループＣ１３とグループＣ１４が区別されない。このように、一つの基準により部分情報を分類しても、異なる種類の標準外の動作に対応する動作情報を区別して分類することができない場合がある。本実施形態に係る第２分類部１６のように、複数の基準により、要素動作に対応する部分情報を複数のグループのいずれかに分類することで、標準的な動作に対応する動作情報と、標準外の動作に対応する動作情報とを区別して分類することができ、さらに、異なる種類の標準外の動作に対応する動作情報を区別して分類することができる。

図１８は、本実施形態に係る動作分析システム１００により分類されたグループの第４例を示す図である。同図では、縦軸に作業時間（作業者の動作の実行時間）を示し、横軸に軌跡長（作業者の動作とともに移動する特定の部位の移動軌跡の長さ）を示して、複数のグループが両軸の空間でどのように分布しているかを示している。同図で示す複数のグループは、検品の要素動作に対応する部分情報を、第２分類部１６によって、作業者の動作の実行時間に関する基準及び作業者の動作とともに移動する特定の部位の移動軌跡の長さに関する基準により複数のグループのいずれかに分類した結果を示している。

図１８には、標準的な動作を表すグループＣ２と、標準外の動作を表すグループＣ２１，Ｃ２２，Ｃ２３，Ｃ２４とを示している。標準的な動作を表すグループＣ２は、動作の実行時間及び移動軌跡の長さが中程度であり、グラフの中央付近に位置している。一方、標準外の動作を表すグループＣ２１，Ｃ２２，Ｃ２３，Ｃ２４は、動作の実行時間及び移動軌跡の長さの少なくともいずれかについて、長過ぎたり短過ぎたりしており、グラフの端に位置している。

標準外の動作を表すグループＣ２１について、グループＣ２１に含まれる動作情報ｐをプロットし、動作情報ｐの分布を混合正規分布で近似した場合における平均（重心）Ｃと、長軸の標準偏差σ１と、短軸の標準偏差σ２とを示している。抽出部１８は、第２分類部１６による分類に用いた基準の空間における、選択されたグループに含まれる動作情報ｐの重心Ｃに基づいて、動画を抽出してよい。例えば、選択部１７によりグループＣ２１が選択された場合、抽出部１８は、二重丸で図示した、重心Ｃに最も近い動作情報Ｓ１に対応する動画を抽出してよい。重心Ｃに最も近い動作情報Ｓ１に対応する動画を抽出することで、グループＣ２１に含まれる平均的な動作を確認することができる。

また、抽出部１８は、第２分類部１６による分類に用いた基準の空間における、選択されたグループに含まれる動作情報ｐの分散（標準偏差）σ１，σ２に基づいて、動画を抽出してよい。例えば、選択部１７によりグループＣ２１が選択された場合、抽出部１８は、グループＣ２１の長軸の両端に位置する二重丸で図示した動作情報Ｓ２及び動作情報Ｓ３に対応する動画を抽出してよい。このように、分散（標準偏差）σ１，σ２に基づいて、平均Ｃからσ１又はσ２程度離れた動作情報Ｓ２，Ｓ３に対応する動画を抽出することで、グループＣ２１に含まれる様々な態様の動作を確認することができる。

標準外の動作を表すグループＣ２２は、「一度確認した箇所を再度確認した」場合の動作情報を含むグループであり、動作の実行時間及び軌跡長の両方が、標準的な動作を表すグループＣ２よりも長い。一度確認した箇所を重複して確認する場合、動作の実行時間及び軌跡長は、重複して確認した分長くなる。

標準外の動作を表すグループＣ２３は、「確認箇所を飛ばした」場合の動作情報を含むグループであり、軌跡長が標準的な動作を表すグループＣ２よりも短く、動作の実行時間が標準的な動作を表すグループＣ１よりも短い。確認箇所を飛ばした場合、実行されない動作があるため、動作の実行時間及び軌跡長は、実行されなかった動作の分短くなる。

標準外の動作を表すグループＣ２４は、「全箇所を確認したが確認時間が不十分だった」場合の動作情報を含むグループであり、軌跡長は標準的な動作を表すグループＣ２と同程度であるが、動作の実行時間が標準的な動作を表すグループＣ２よりも短い。全箇所を確認したが確認時間が不十分だった場合、実行されなかった動作は無いため動作の軌跡長は標準的だが、確認時間が不十分のため動作の実行時間が短くなる。

例えば、特定の部位の移動軌跡の長さに関する基準のみにより、検品の要素動作に対応する部分情報を分類した場合、標準的な動作を表すグループＣ２と、グループＣ２１の一部と、グループＣ２２の一部と、グループＣ２４とが区別されない。また、動作の実行時間に関する基準のみにより、検品の要素動作に対応する部分情報を分類した場合、グループＣ２１とグループＣ２２の一部が区別されず、グループＣ２３とグループＣ２４が区別されない。このような場合であっても、本実施形態に係る第２分類部１６のように、複数の基準により、要素動作に対応する部分情報を複数のグループのいずれかに分類することで、標準的な動作に対応する動作情報と、標準外の動作に対応する動作情報とを区別して分類することができ、さらに、異なる種類の標準外の動作に対応する動作情報を区別して分類することができる。例えば、動作の実行時間に関する基準のみでなく、動作の軌跡長に関する基準をも用いて、検品の要素動作に対応する部分情報を分類することで、「確認箇所を飛ばした」場合と、「全箇所を確認したが確認時間が不十分だった」場合とを区別して分類することができ、確認箇所の見落としについて対策を講じる必要があるのか、確認時間の徹底について対策を講じる必要があるのかといった詳細な分析を行うことができる。また、例えば、動作の軌跡長に関する基準のみでなく、動作の実行時間に関する基準をも用いて、検品の要素動作に対応する部分情報を分類することで、「一度確認した箇所を再度確認した」場合と、「全箇所を確認したが確認時間が不十分だった」場合とを区別して分類することができ、重複した確認を誘発するような作業手順になっていないか、確認時間の徹底について対策を講じる必要があるのかといった詳細な分析を行うことができる。

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。

本発明の実施形態は、以下の付記のようにも記載され得る。ただし、本発明の実施形態は、以下の付記に記載した形態に限定されない。また、本発明の実施形態は、付記間の記載を置換したり、組み合わせたりした形態であってもよい。

［付記１］
作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部（１１）と、
前記時系列情報を、前記作業者により実行された複数の要素動作に対応する複数の部分情報に分類する第１分類部（１５）と、
少なくとも一つの前記部分情報を、前記作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類する第２分類部（１６）と、
を備える動作分析装置（１０）。

［付記２］
前記複数のグループのうちいずれかを選択する選択部（１７）をさらに備え、
前記１又は複数の基準は、第１基準と、前記第１基準と異なる第２基準とを含み、
前記第２分類部（１６）は、少なくとも一つの前記部分情報を、前記第１基準により複数のグループのいずれかに分類し、前記選択部（１７）により選択されたグループに含まれる前記部分情報を、前記第２基準により複数のグループのいずれかに分類する、
付記１に記載の動作分析装置（１０）。

［付記３］
前記選択部（１７）は、前記複数のグループのうち、入力部（１０ｅ）による入力に応じたグループ又は所定の条件を満たすグループを選択する、
付記２に記載の動作分析装置（１０）。

［付記４］
前記時系列情報は、前記作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を含み、
前記第１分類部（１５）は、前記動作情報と、前記作業者の動作について比較の基準となる基準動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、前記動作情報を前記複数の部分情報に分類する、
付記２又は３に記載の動作分析装置（１０）。

［付記５］
前記時系列情報は、前記作業者の動作を示す座標値を含む動作情報と対応付けられ、前記作業者を撮影した動画を含み、
前記選択部（１７）により選択されたグループに含まれる前記動作情報に対応付けられた前記動画から、少なくとも一つの動画を抽出する抽出部（１８）をさらに備える、
付記２から４のいずれか一項に記載の動作分析装置（１０）。

［付記６］
前記抽出部（１８）は、前記第２分類部（１６）による分類に用いた基準の空間における、選択された前記グループに含まれる前記動作情報の重心に基づいて、前記動画を抽出する、
付記５に記載の動作分析装置（１０）。

［付記７］
前記抽出部（１８）は、入力部（１０ｅ）による入力に基づいて、前記動画を抽出する、
付記６に記載の動作分析装置（１０）。

［付記８］
前記選択部（１７）により選択されたグループの種類に基づいて、抽出された前記動画の再生範囲を決定する決定部（１９）をさらに備える、
付記６又は７に記載の動作分析装置（１０）。

［付記９］
前記第１基準は、前記作業者の動作の実行時間に関する基準を含む、
付記２から８のいずれか一項に記載の動作分析装置（１０）。

［付記１０］
前記第１基準は、前記作業者の動作とともに移動する特定の部位の移動軌跡の長さに関する基準を含む、
付記２から９のいずれか一項に記載の動作分析装置（１０）。

［付記１１］
作業者の動作を示す時系列情報を取得することと、
前記時系列情報を、前記作業者により実行された複数の要素動作に対応する複数の部分情報に分類することと、
少なくとも一つの前記部分情報を、前記作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類することと、
を含む動作分析方法。

［付記１２］
動作分析装置に備えられた演算部を、
作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部（１１）、
前記時系列情報を、前記作業者により実行された複数の要素動作に対応する複数の部分情報に分類する第１分類部（１５）、及び
少なくとも一つの前記部分情報を、前記作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類する第２分類部（１６）、
として機能させる動作分析プログラム。

［付記１３］
作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を測定する測定部（３０）と、
前記動作情報と対応付けられた、前記作業者の動画を撮影する撮影部（２０ａ，２０ｂ，２０ｃ）と、
前記動作情報と、前記作業者の動作について比較の基準となる基準動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、前記動作情報を複数の部分情報に分類する第１分類部（１５）と、
少なくとも一つの前記部分情報を、前記作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類する第２分類部（１６）と、
前記複数のグループのうちいずれかを選択する選択部（１７）と、
前記選択部（１７）により選択されたグループに含まれる前記動作情報に対応付けられた前記動画から、少なくとも一つの動画を抽出する抽出部（１８）と、
抽出された前記動画を表示する表示部（１０ｆ）と、
を備える動作分析システム（１）。

［付記１４］
前記時系列情報は、前記作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を含み、
前記第１分類部（１５）は、前記動作情報と、前記作業者の動作について比較の基準となる基準動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、前記動作情報を前記複数の部分情報に分類する、
付記１に記載の動作分析装置（１０）。

［付記１５］
前記時系列情報は、前記作業者の動作を示す座標値を含む動作情報と対応付けられ、前記作業者を撮影した動画を含み、
前記選択部（１７）により選択されたグループに含まれる前記動作情報に対応付けられた前記動画から、少なくとも一つの動画を抽出する抽出部（１８）をさらに備える、
付記１又は１４に記載の動作分析装置（１０）。

［付記１６］
前記抽出部（１８）は、前記第２分類部（１６）による分類に用いた基準の空間における、選択された前記グループに含まれる前記動作情報の重心に基づいて、前記動画を抽出する、
付記１５に記載の動作分析装置（１０）。

［付記１７］
前記抽出部（１８）は、入力部（１０ｅ）による入力に基づいて、前記動画を抽出する、
付記１６に記載の動作分析装置（１０）。

［付記１８］
前記選択部（１７）により選択されたグループの種類に基づいて、抽出された前記動画の再生範囲を決定する決定部（１９）をさらに備える、
付記１６又は１７に記載の動作分析装置（１０）。

１０…動作分析装置、１０ａ…ＣＰＵ、１０ｂ…ＲＡＭ、１０ｃ…ＲＯＭ、１０ｄ…通信部、１０ｅ…入力部、１０ｆ…表示部、１１…第１取得部、１２…第２取得部、１３…第３取得部、１４…記憶部、１４ａ…動画履歴、１４ｂ…動作情報履歴、１４ｃ…基準動作情報、１５…第１分類部、１６…第２分類部、１７…選択部、１８…抽出部、１９…決定部、２０ａ…第１撮影部、２０ｂ…第２撮影部、２０ｃ…第３撮影部、３０…測定部、１００…動作分析システム、Ｃ１，Ｃ２…標準的な動作を表すグループ、Ｃ１１，Ｃ１２，Ｃ１３，Ｃ１４，Ｃ２１，Ｃ２２，Ｃ２３，Ｃ２４…標準外の動作を表すグループ、Ｄ１…動作情報の第１例、Ｄ２…動作情報の第２例、Ｄ３…動作情報の第３例、Ｄ４…動作情報の第４例、Ｄ５…動作情報の第５例、Ｇ１…グループの第１例、Ｇ２…グループの第２例、Ｌ１…動画リスト、ＤＰ…画面、ＤＰ１…概要、ＤＰ２…全体動画、ＤＰ３…手元動画、Ｒ…作業領域

Claims (10)

1. 作業者の動作を示す座標値を含む動作情報と対応付けられ、前記作業者を撮影した動画を含む時系列情報を取得する取得部と、
   前記時系列情報を、前記作業者により実行された複数の要素動作に対応する複数の部分情報に分類する第１分類部と、
   少なくとも一つの前記部分情報を、前記作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類する第２分類部と、
   前記複数のグループのうちいずれかを選択する選択部と、
   前記選択部により選択されたグループに含まれる前記動作情報に対応付けられた前記動画から、少なくとも一つの動画を抽出する抽出部とを備え、
   前記作業者の動作に関する複数の基準は、第１基準と、前記第１基準と異なる第２基準とを含み、
   前記第２分類部は、少なくとも一つの前記部分情報を、前記第１基準により複数のグループのいずれかに分類し、前記選択部により選択されたグループに含まれる前記部分情報を、前記第２基準により複数のグループのいずれかに分類し、
   前記抽出部は、前記第２分類部による分類に用いた基準の空間における、選択された前記グループに含まれる前記動作情報の重心に基づいて、前記動画を抽出する、動作分析装置。
2. 前記選択部は、前記複数のグループのうち、入力部による入力に応じたグループ又は所定の条件を満たすグループを選択する、
   請求項１に記載の動作分析装置。
3. 前記時系列情報は、前記作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を含み、
   前記第１分類部は、前記動作情報と、前記作業者の動作について比較の基準となる基準動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、前記動作情報を前記複数の部分情報に分類する、
   請求項１又は２に記載の動作分析装置。
4. 前記抽出部は、入力部による入力に基づいて、前記動画を抽出する、
   請求項１に記載の動作分析装置。
5. 前記選択部により選択されたグループの種類に基づいて、抽出された前記動画の再生範囲を決定する決定部をさらに備える、
   請求項１又は４に記載の動作分析装置。
6. 前記第１基準は、前記作業者の動作の実行時間に関する基準を含む、
   請求項１から５のいずれか一項に記載の動作分析装置。
7. 前記第１基準は、前記作業者の動作とともに移動する特定の部位の移動軌跡の長さに関する基準を含む、
   請求項１から６のいずれか一項に記載の動作分析装置。
8. コンピュータが、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報と対応付けられ、前記作業者を撮影した動画を含む時系列情報を取得することと、
   コンピュータが、前記時系列情報を、前記作業者により実行された複数の要素動作に対応する複数の部分情報に分類することと、
   コンピュータが、少なくとも一つの前記部分情報を、前記作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類することと、
   コンピュータが、前記複数のグループのうちいずれかを選択することと、
   コンピュータが、前記選択されたグループに含まれる前記動作情報に対応付けられた前記動画から、少なくとも一つの動画を抽出することを含み、
   前記作業者の動作に関する複数の基準は、第１基準と、前記第１基準と異なる第２基準とを含み、
   前記複数のグループのいずれかに分類することは、少なくとも一つの前記部分情報を、前記第１基準により複数のグループのいずれかに分類し、前記選択されたグループに含まれる前記部分情報を、前記第２基準により複数のグループのいずれかに分類し、
   前記抽出することは、前記複数のグループのいずれかに分類する際に用いた基準の空間における、選択された前記グループに含まれる前記動作情報の重心に基づいて、前記動画を抽出する、動作分析方法。
9. 動作分析装置に備えられた演算部を、
   作業者の動作を示す座標値を含む動作情報と対応付けられ、前記作業者を撮影した動画を含む時系列情報を取得する取得部、
   前記時系列情報を、前記作業者により実行された複数の要素動作に対応する複数の部分情報に分類する第１分類部、
   少なくとも一つの前記部分情報を、前記作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類する第２分類部、
   前記複数のグループのうちいずれかを選択する選択部、及び
   前記選択部により選択されたグループに含まれる前記動作情報に対応付けられた前記動画から、少なくとも一つの動画を抽出する抽出部として機能させ、
   前記作業者の動作に関する複数の基準は、第１基準と、前記第１基準と異なる第２基準とを含み、
   前記第２分類部は、少なくとも一つの前記部分情報を、前記第１基準により複数のグループのいずれかに分類し、前記選択部により選択されたグループに含まれる前記部分情報を、前記第２基準により複数のグループのいずれかに分類し、
   前記抽出部は、前記第２分類部による分類に用いた基準の空間における、選択された前記グループに含まれる前記動作情報の重心に基づいて、前記動画を抽出する、動作分析プログラム。
10. 作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を測定する測定部と、
    前記動作情報と対応付けられた、前記作業者の動画を撮影する撮影部と、
    前記動作情報と、前記作業者の動作について比較の基準となる基準動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、前記動作情報を複数の部分情報に分類する第１分類部と、
    少なくとも一つの前記部分情報を、前記作業者の動作に関する１又は複数の基準により複数のグループのいずれかに分類する第２分類部と、
    前記複数のグループのうちいずれかを選択する選択部と、
    前記選択部により選択されたグループに含まれる前記動作情報に対応付けられた前記動画から、少なくとも一つの動画を抽出する抽出部と、
    抽出された前記動画を表示する表示部と、
    を備え、
    前記作業者の動作に関する複数の基準は、第１基準と、前記第１基準と異なる第２基準とを含み、
    前記第２分類部は、少なくとも一つの前記部分情報を、前記第１基準により複数のグループのいずれかに分類し、前記選択部により選択されたグループに含まれる前記部分情報を、前記第２基準により複数のグループのいずれかに分類し、
    前記抽出部は、前記第２分類部による分類に用いた基準の空間における、選択された前記グループに含まれる前記動作情報の重心に基づいて、前記動画を抽出する、動作分析システム。

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