JP2021193511A - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】作業が割り当てられた人の行動や状態を考慮しつつ、その作業を遂行できるようにする。【解決手段】プロセッサは、人に割り当てられた作業が肉体労働か知的労働かによって、作業に対する人の評価の指標を変える。プロセッサ、その評価が、人の体調不良以外の評価、又は、体調不良ではないが作業を行っていないという評価以外の評価である場合、人の判断に基づいて処理を実行する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。
特許文献１には、生活環境が発する情報を動的に受け取り、その情報からネットワーク上の記憶を作成し、感情や欲求に基づいて行動し、エネルギーを循環させ、メタ認知構造を持ち、自他を区別し、発話とその内容の解釈に基づくコミュニケーションを行うことを目的とした、人工知能が記載されている。
特許文献２には、複数の装置が行う作業のうち、それぞれの装置が行う作業の少なくとも一部に人間が介在する作業システムであって、当該複数の装置に対して一人の人間が介在するタイミングを重複しないように設定し、当該複数の装置と少なくとも一人の人間で同時に作業する、共同作業システムが記載されている。
特開２０１６−１９７３８６号公報 特開２００７−１７２４２６号公報
本発明の目的は、作業が割り当てられた人の行動や状態を考慮しつつ、その作業を遂行できるようにすることにある。
請求項１に係る発明は、プロセッサを有し、前記プロセッサは、人に割り当てられた作業が肉体労働か知的労働かによって、前記作業に対する前記人の評価の指標を変え、前記評価が、前記人の体調不良以外の評価、又は、体調不良ではないが前記作業を行っていないという評価以外の評価である場合、前記人の判断に基づいて処理を実行する、情報処理装置である。
請求項２に係る発明は、前記プロセッサは、前記指標による評価が、体調不良という評価、又は、体調不良ではないが作業を行っていないという評価である場合、前記人の判断に基づかないで処理を実行する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項３に係る発明は、前記プロセッサは、前記作業が肉体労働であり、かつ、前記作業の労働時間が予め定められた時間以上である場合、前記人の判断に基づいて処理を実行する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項４に係る発明は、前記プロセッサは、前記作業が肉体労働であり、かつ、前記作業の労働時間が予め定められた時間未満である場合において、前記評価が体調不良ではない場合、前記人に前記作業の実行を促す、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項５に係る発明は、前記プロセッサは、前記作業が肉体労働であり、かつ、前記作業が予め定められた危険な作業に該当する場合、前記人の判断に基づいて処理を実行する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項６に係る発明は、前記プロセッサは、前記作業が肉体労働であり、かつ、前記作業が予め定められた危険な作業に該当しない場合において、前記評価が体調不良ではない場合、前記人に前記作業の実行を促す、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項７に係る発明は、前記プロセッサは、前記人の属性に応じて、前記人の判断に基づいて処理を実行し、又は、前記人の判断に基づかないで処理を実行する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項８に係る発明は、前記プロセッサは、前記作業が知的労働であり、かつ、前記人以外の他の人を相手に行われる作業である場合、前記人の判断に基づいて処理を実行する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項９に係る発明は、前記プロセッサは、前記作業が知的労働であり、かつ、前記人以外の他の人を相手に行われる作業ではない場合において、前記評価が体調不良ではない場合、前記人に前記作業の実行を促す、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項１０に係る発明は、前記作業は、前記人と協働して行われる作業として、人工知能及びロボットの中の少なくとも１つにも割り当てられており、前記プロセッサは、更に、前記作業の結果が、予め定められた良好な結果である場合、前記結果を前記人工知能及び前記ロボットの中の少なくとも１つに学習させる、ことを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の情報処理装置である。
請求項１１に係る発明は、前記プロセッサは、前記作業が、予め定められた緊急性のある作業である場合、前記評価の内容に関わらず、前記作業の実行を前記人に促す、ことを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の情報処理装置である。
請求項１２に係る発明は、前記プロセッサは、前記作業が、予め定められた緊急性のある作業である場合において、前記作業に前記人が適合しない場合、前記作業が割り当てられる人を変更する、ことを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の情報処理装置である。
請求項１３に係る発明は、前記評価は、前記人が前記作業を行っていないときの評価である、ことを特徴とする請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の情報処理装置である。
請求項１４に係る発明は、コンピュータが、人に割り当てられた作業が肉体労働か知的労働かによって、前記作業に対する前記人の評価の指標を変え、前記評価が、前記人の体調不良以外の評価、又は、体調不良ではないが作業を行っていないという評価以外の評価である場合、前記人の判断に基づいて処理を実行する、ように動作させるためのプログラムである。
請求項１，１４に係る発明によれば、作業が割り当てられた人の行動や状態を考慮しつつ、その作業を遂行することができる。
請求項２に係る発明によれば、作業が割り当てられた人の行動や状態を考慮しつつ、その人の判断に基づかないで処理を実行することができる。
請求項３，５，８に係る発明によれば、作業が割り当てられた人の判断を重視することができる。
請求項４，６に係る発明によれば、肉体労働が割り当てられた人の行動や状態を考慮しつつ、その肉体労働を遂行することができる。
請求項７に係る発明によれば、人の属性を考慮しつつ、その人に割り当てられた作業を遂行することができる。
請求項９に係る発明によれば、知的労働が割り当てられた人の行動や状態を考慮しつつ、その知的労働を遂行することができる。
請求項１０に係る発明によれば、作業の結果を次の作業に活用することができる。
請求項１１，１２に係る発明によれば、緊急性のある作業を遂行することができる。
請求項１３に係る発明によれば、作業が割り当てられた人がその作業を行っていないときのその人の行動や状態を考慮しつつ、その作業を遂行することができる。
本実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本実施形態に係る制御装置の構成を示すブロック図である。 作業管理テーブルを示す図である。 本実施形態に係る処理の流れを示すフローチャートを示す図である。
図１を参照して、本実施形態に係る情報処理システムについて説明する。図１には、本実施形態に係る情報処理システムの構成の一例が示されている。
本実施形態に係る情報処理システムは、一例として、制御装置１０と、１又は複数のＡＩ（つまり人工知能）１２と、１又は複数のロボット１４と、１又は複数の端末装置１６とを含む。これら以外の装置（例えばサーバ）等が情報処理システムに含まれてもよい。
端末装置１６は人１８によって利用される装置である。例えば、端末装置１６は、人１８に所持されたり、人１８の周囲に設置されたりして、人１８によって利用される。
ＡＩ１２は、例えば、クラウドコンピューティング上に搭載されてもよいし、クラウドコンピューティング以外の装置（例えば、ロボット１４や端末装置１６やサーバ等の装置）に搭載されてもよい。つまり、ＡＩ１２を実現するプログラムが、クラウドコンピューティングを実現するための装置（例えばクラウド上のサーバ等）にインストールされて、クラウドコンピューティングによってＡＩ１２が実現されてもよいし、ロボット１４や端末装置１６やサーバ等の装置にインストールされて、これらの装置によってＡＩ１２が実現されてもよい。
ＡＩ１２及びロボット１４の中の少なくとも１つが情報処理システムに含まれてもよい。つまり、ＡＩ１２及びロボット１４の両方が情報処理システムに含まれてもよいし、ＡＩ１２又はロボット１４のいずれか一方が情報処理システムに含まれ、他方が情報処理システムに含まれなくてもよい。
なお、端末装置１６は情報処理システムに含まれなくてもよい。
情報処理システムに含まれる制御装置１０、ＡＩ１２、ロボット１４及び端末装置１６は、他の装置と通信する機能を有する。その通信は、ケーブルを利用する有線通信であってもよいし、無線通信であってもよい。つまり、制御装置１０、ＡＩ１２、ロボット１４及び端末装置１６は、他の装置等とケーブルによって物理的に接続されて、情報を互いに送受信してもよいし、無線通信によって互いに情報を送受信してもよい。無線通信として、例えば、近距離無線通信やＷｉ−Ｆｉ（登録商標）等が用いられる。これら以外の規格の無線通信が用いられてもよい。近距離無線通信は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＲＦＩＤ（Radio Frequency Identifier）やＮＦＣ等である。制御装置１０、ＡＩ１２、ロボット１４及び端末装置１６は、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等の通信経路を介して他の装置と通信してもよい。図１に示す例では、制御装置１０、ＡＩ１２、ロボット１４及び端末装置１６は、通信経路Ｎを介して他の装置と通信することができる。例えば、通信経路Ｎはインターネットである。
本実施形態では、人１８に作業が割り当てられる。その作業は、肉体労働、知的労働、又は、それらの両方である。
肉体労働の概念の範疇には、例えば、移動を伴う作業、物体を運ぶ作業、及び、物体を加工する作業等が含まれる。また、肉体労働は、人１８が当該肉体労働を行った場合に、当該人１８が単位時間当たりに消費するカロリーが閾値以上となる作業であってもよい。そのカロリーの計算や閾値は、人１８の属性（例えば、性別、年齢、体型等）に基づいて定められてもよい。消費カロリーの代わりに、又は、消費カロリーと共に、心拍数や脈拍数等を基準として、肉体労働が定義されてもよい。
知的労働は、肉体労働以外の作業であり、知的労働の概念の範疇には、ＰＣや電子機器等の装置の操作（例えば電子メールの作成や、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）への投稿や、プログラミング等）、人やＡＩとの会話（例えば交渉、打ち合わせ、会議等）、情報を取得する行為（例えば、読書、ディスプレイに表示された情報を閲覧する行為、音声や音楽等の音を聞く行為等）、及び、創作活動等が含まれる。また、知的労働は、人１８が当該知的労働を行った場合に、当該人１８が単位時間当たりに消費するカロリーが閾値未満となる作業であってもよい。消費カロリーの代わりに、又は、消費カロリーと共に、心拍数や脈拍数等を基準として、知的労働が定義されてもよい。
人１８に割り当てられた作業は、制御装置１０や他の装置によって管理される。
また、作業は、人１８と協働して行われる作業として、ＡＩ１２及びロボット１４の中の少なくとも１つに割り当てられてもよい。つまり、人１８は、ＡＩ１２及びロボット１４の中の少なくとも１つと協働して作業を行う。このように、ＡＩ１２及びロボット１４の中の少なくとも１つに作業が割り当てられた場合において、その作業の結果が、予め定められた良好な結果である場合、ＡＩ１２及びロボット１４の中の少なくとも１つが、その結果を学習してもよい。例えば、人１８と協働して作業を行ったＡＩ１２及びロボット１４の中の少なくとも１つが、その結果を学習してもよいし、人１８と協働して作業を行っていないＡＩ１２やロボット１４が、その結果を学習してもよい。同様に、通信経路を介して、外部の装置に結果を学習させてもよい。
制御装置１０は、人１８に割り当てられた作業に対する当該人１８の行動を評価し、その評価に応じて、当該人１８の判断に基づいて処理を実行し、又は、当該人１８の判断に基づかないで処理を実行するように構成されている装置である。人１８の判断に基づかないで処理を実行することは、例えば、制御装置１０、ＡＩ１２及びロボット１４の中の少なくとも１つの判断に基づいて処理を実行することである。制御装置１０は、人１８に割り当てられた作業が肉体労働か知的労働かによって、当該作業に対する当該人１８の評価の指標を変えて、当該人１８を評価してもよい。制御装置１０によるこれらの処理については後で詳しく説明する。なお、制御装置１０は情報処理装置の一例に相当する。
ＡＩ１２に用いられるアルゴリズムは特に限定されず、どのようなアルゴリズムが用いられてもよい。アルゴリズムとして、例えば機械学習が用いられる。機械学習として、教師あり学習が用いられてもよいし、教師なし学習が用いられてもよいし、強化学習が用いられてもよい。具体的には、ディープラーニング（例えば、多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、オートエンコーダ、制限ボルツマンマシン等）、パーセプトロン、バックプロパゲーション、アソシアトロン、サポートベクタマシン、決定木、ｋ近傍法、線形回帰、自己組織マップ、ボルツマンマシン、主成分分析、クラスタ分析、又は、Ｑラーニング等が用いられてもよい。なお、機械学習以外のアルゴリズムとして、遺伝的アルゴリズムや山登り法等が用いられてもよい。もちろん、これら以外のアルゴリズムが用いられてもよい。
ＡＩ１２は、制御装置１０やロボット１４や端末装置１６等に搭載されてもよい。
ロボット１４は、例えば自走式の装置であり、作業や会話等を行うことが可能な装置である。ロボット１４は、人型ロボットでもよいし、人以外の動物型ロボットでもよいし、これら以外のロボットでもよい。また、ロボット１４は、カメラやマイクや赤外線センサ等の各種のセンサを有し、これらのセンサによって、画像データ（例えば静止画像データや動画像データ）や音声データやその他のデータを取得することができる。また、ロボット１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）や各種のセンサを利用することで、ロボット１４自身の位置や、周囲の人１８の位置や、周囲の物体の位置を特定することができる。なお、ロボット１４は、自走式の装置でなくてもよい。
端末装置１６は、例えば、パーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」と称する）、タブレットＰＣ、スマートフォン、スマートスピーカ、又は、携帯電話等である。例えば、端末装置１６は、人１８に所持されて使用されてもよいし、人１８に所持されずに設置されて使用されてもよい。
なお、制御装置１０は、ロボット１４や端末装置１６に組み込まれて、制御装置１０の機能が、ロボット１４や端末装置１６によって実現されてもよい。つまり、制御装置１０によって実行される各処理が、ロボット１４や端末装置１６によって実行されてもよい。また、ＡＩ１２によって制御装置１０の機能が実現されてもよい。
以下、図２を参照して、制御装置１０のハードウェアの構成について説明する。図２には、制御装置１０のハードウェアの構成の一例が示されている。
制御装置１０は、例えば、通信装置２０と、ＵＩ２２と、メモリ２４と、プロセッサ２６とを含む。
通信装置２０は、通信チップや通信回路等を有する通信インターフェースであり、他の装置に情報を送信する機能、及び、他の装置から送信されてきた情報を受信する機能を有する。通信装置２０は、無線通信機能を有してもよいし、有線通信機能を有してもよい。通信装置２０は、例えば近距離無線通信を利用することで他の装置と通信してもよいし、ＬＡＮやインターネット等の通信経路を介して他の装置と通信してもよい。
ＵＩ２２はユーザインターフェースであり、表示装置と操作装置とを含む。表示装置は、液晶ディスプレイやＥＬディスプレイ等である。操作装置は、キーボードや入力キーや操作パネル等である。ＵＩ２２は、表示装置と操作装置とを兼ね備えたタッチパネル等のＵＩであってもよい。また、マイクがＵＩ２２に含まれてもよいし、音を発するスピーカがＵＩ１６に含まれてもよい。なお、ＵＩ２２は、制御装置１０に設けられていなくてもよい。
メモリ２４は、各種の情報を記憶する１又は複数の記憶領域を構成する装置である。メモリ２４は、例えば、ハードディスクドライブ、各種のメモリ（例えばＲＡＭやＤＲＡＭやＲＯＭ等）、その他の記憶装置（例えば光ディスク等）、又は、それらの組み合わせである。１又は複数のメモリ２４が制御装置１０に含まれている。
メモリ２４には、人１８、ＡＩ１２及びロボット１４に割り当てられた作業を管理するための作業管理情報が記憶される。例えば、作業者を識別するための作業者識別情報と、当該作業者に割り当てられた作業の内容を示す作業情報と、その他の関連する情報（例えば、作業が行われる日時を示す作業日時情報や、作業が行われる場所を示す作業場所情報等）とが、紐付けられて作業管理情報に登録される。作業者は、少なくとも人１８を含み、更に、当該人１８と協働して作業を行う、ＡＩ１２及びロボット１４の中の少なくとも１つを含む。なお、作業は、複数の人１８に割り当てられてもよい。この場合、複数の人１８が、同じ作業を協働して実行してもよいし、同じ作業を別々に実行してのよい。同様に、同じ作業が、複数のＡＩ１２や複数のロボット１４に割り当てられてもよい。
また、メモリ２４には、ＡＩ１２を管理するためのＡＩ管理情報、及び、ロボット１４を管理するためのロボット管理情報が記憶されてもよい。
ＡＩ管理情報は、例えば、ＡＩ１２毎に、ＡＩ１２に関する情報（例えば、ＡＩ１２を識別するためのＡＩ識別情報、ＡＩ１２の性能を示す性能情報、ＡＩ１２が実行することができる作業の内容を示す情報、及び、ＡＩ１２が動作する環境を示す環境情報等を含む情報）を管理するための情報である。
ロボット管理情報は、例えば、ロボット１４毎に、ロボット１４に関する情報（例えば、ロボット１４を識別するためのロボット識別情報、ロボット１４の性能を示す性能情報、ロボット１４が実行することができる作業の内容を示す情報、及び、ロボット１４が動作する環境を示す環境情報等を含む情報）を管理するための情報である。
なお、作業管理情報、ＡＩ管理情報、及び、ロボット管理情報の中の少なくとも１つの管理情報は、制御装置１０以外の装置（例えば、ロボット１４、端末装置１６、又は、サーバ等）に記憶されてもよい。この場合、当該少なくとも１つの管理情報は、制御装置１０に記憶されなくてもよい。
プロセッサ２６は、制御装置１０の各部の動作を制御するように構成されている。例えば、プロセッサ２６は、通信装置２０を用いて各装置と通信してもよいし、ＵＩ２２の表示装置に情報を表示させてもよいし、ＵＩ２２を介して入力された情報を受け付けてもよいし、情報をメモリ２４に記憶させてもよいし、メモリ２４から情報を読み出してもよい。プロセッサ２６は、メモリを有してもよい。
また、プロセッサ２６は、人１８に割り当てられた作業に対する当該人１８の行動を評価し、その評価に応じて、当該人１８の判断に基づいて処理を実行し、又は、当該人１８の判断に基づかないで処理を実行するように構成されている。例えば、プロセッサ２６は、人１８の判断に基づかないで処理を実行する場合、プロセッサ２６、ＡＩ１２及びロボット１４の中の少なくとも1つの判断に基づいて、ＡＩ１２及びロボット１４の中の少なくとも１つを制御し、ＡＩ１２及びロボット１４の中の少なくとも１つに処理を実行させる。
人１８の評価は、例えば、当該人１８が当該人１８に割り当てられた作業を行っていないときの評価である。つまり、プロセッサ２６は、当該人１８に割り当てられた当該作業を当該人１８が行っていないときの当該人１８の行動を評価し、その評価に応じて、当該人１８の判断に基づいて処理を実行し、又は、当該人１８の判断に基づかないで処理を実行する。当該人１８の判断に基づかないで処理を実行することは、例えば、当該人１８に当該作業の実行を促すことや、当該人１８を休ませるための行動等を行うこと等である。当該人１８の判断に基づいて処理を実行することは、例えば、そのような催促や行動等を行わないことである。例えば、当該人１８の意思や行動等を考慮や尊重して、当該人１８の判断に基づいて処理を実行することが考えられる。
例えば、プロセッサ２６は、人１８に割り当てられた作業が肉体労働か知的労働かによって、当該作業に対する当該人１８の評価の指標を変えて、当該人１８を評価する。つまり、プロセッサ２６は、当該人１８に割り当てられた作業が肉体労働である場合、肉体労働用の指標に従って、当該人１８の行動を評価し、当該人１８に割り当てられた作業が知的労働である場合、知的労働用の指標に従って、当該人１８の行動を評価する。
例えば、人１８の評価が、当該人１８の体調不良以外の評価、又は、体調不良ではないが当該人１８に割り当てられた作業を行っていないという評価以外の評価である場合、プロセッサ２６は、当該人１８の判断に基づいて処理を実行してもよい。例えば、プロセッサ２６は、ＡＩ１２及びロボット１４が当該人１８に当該作業の実行を促したり、当該人１８を休ませたりするようなことを、ＡＩ１２及びロボット１４に実行させない。
人１８の評価が、当該人１８の体調不良という評価、又は、体調不良ではないが当該人１８に割り当てられた当該作業を行っていないという評価である場合、プロセッサ２６は、当該人１８の判断に基づかないで処理を実行してもよい。例えば、当該人１８が体調不良である場合、プロセッサ２６は、医療機関に連絡するようＡＩ１２やロボット１４に指示したり、当該人１８を休ませるようロボット１４に指示したりする。また、当該１８が体調不良ではないが当該作業を行っていない場合、プロセッサ２６は、当該作業を行うように当該人１８に助言するようＡＩ１２やロボット１４に指示したり、当該人１８に代わって当該作業を行うようＡＩ１２やロボット１４に指示したりする。
人１８に割り当てられた作業が肉体労働であり、かつ、当該作業の労働時間が予め定められた時間以上である場合、プロセッサ２６は、当該人１８の判断に基づいて処理を実行してもよい。
一方、人１８に割り当てられた作業が肉体労働であり、かつ、作業の労働時間が予め定められた時間未満である場合において、当該人１８の評価が体調不良ではない場合、プロセッサ２６は、当該人１８に当該作業の実行を促してもよい。例えば、プロセッサ２６は、当該作業を行うように当該人１８に助言するようＡＩ１２やロボット１４に指示する。
人１８に割り当てられた作業が肉体労働であり、かつ、作業が予め定められた危険な作業に該当する場合、プロセッサ２６は、当該人１８の判断に基づいて処理を実行してもよい。
一方、人１８に割り当てられた作業が肉体労働であり、かつ、当該作業が予め定められた危険な作業に該当しない場合において、当該人１８の評価が体調不良ではない場合、プロセッサ２６は、当該人１８に当該作業の実行を促してもよい。
人１８に割り当てられた当該作業が知的労働であり、かつ、当該人１８以外の他の人を相手に行われる作業である場合、プロセッサ２６は、当該人１８の判断に基づいて処理を実行してもよい。例えば、交渉や会議や打合せ等が、そのような作業の一例である。
一方、人１８に割り当てられた作業が知的労働であり、かつ、当該人１８以外の他の人を相手に行われる作業ではない場合において、当該人１８の評価が体調不良ではない場合、プロセッサ２６は、当該人１８に当該作業の実行を促してもよい。
プロセッサ２６によるこれらの処理については後で詳しく説明する。
プロセッサ２６は、人１８に作業を割り当ててもよいし、その作業を管理してもよい。また、プロセッサ２６は、ＡＩ１２やロボット１４に、人と協働して行われる作業を割り当ててもよいし、その作業を管理してもよい。例えば、プロセッサ２６は、上述した作業管理情報を管理することで、人１８やＡＩ１２やロボット１４に割り当てられた作業を管理する。
また、ロボット１４及び端末装置１６もそれぞれ、通信装置、ＵＩ、メモリ及びプロセッサを有する。また、ＡＩ１２が搭載されている装置も、通信装置、ＵＩ、メモリ及びプロセッサを有してもよい。
以下、本実施形態に係る情報処理システムについて詳しく説明する。
図３を参照して、作業管理情報について詳しく説明する。図３には、作業管理情報の一例である作業管理テーブルの一例が示されている。作業管理テーブルのデータは、制御装置１０のメモリ２４に記憶される。ＡＩ１２が搭載されている装置や、ロボット１４や、端末装置１６や、その他の装置（例えばサーバ等）に、作業管理テーブルのデータが記憶されてもよい。
図３に示すように、作業管理テーブルにおいては、作業者毎に、作業者を識別するための作業者ＩＤと、当該作業者に割り当てられた作業の内容を示す作業情報と、当該作業が行われる日時を示す作業日時情報と、当該作業が行われる場所を示す作業場所情報とが紐付けられている。作業者ＩＤは、作業者識別情報の一例である。例えば、人１８に割り当てられたＩＤや氏名、ＡＩ１２に割り当てられたＩＤ、及び、ロボット１４に割り当てられたＩＤが、作業者ＩＤの一例である。作業管理テーブルは、作業のスケジュールの一例であるともいえる。
例えば、人１８の一例である人Ａ１と、ロボット１４の一例であるロボットＣ１とに、作業Ｘが割り当てられている。つまり、人Ａ１及びロボットＣ１に、同じ作業Ｘが割り当てられている。作業Ｘは、人Ａ１及びロボットＣ１が協働して行うべき作業として、人Ａ１及びロボットＣ１に割り当てられている。作業Ｘは肉体労働である。例えば、作業Ｘは、機材等の物体を運ぶ作業である。
作業Ｘには、個々の具体的な作業の内容である１又は複数の作業要素が含まれており、当該１又は複数の作業要素が、人Ａ１及びロボットＣ１にそれぞれ割り当てられている。同一の作業要素が、人Ａ１及びロボットＣ１の両方に割り当てられてもよい。
例えば、作業Ｘには、作業要素Ｘ１、Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４が含まれている。作業要素Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３は、人が行うべき作業として人Ａ１に割り当てられている。作業要素Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４は、ロボットが行うべき作業としてロボットＣ１に割り当てられている。つまり、作業要素Ｘ２，Ｘ３は、人Ａ１及びロボットＣ１の両方に割り当てられている。例えば、作業要素Ｘ２，Ｘ３は、人Ａ１及びロボットＣ１が物体を一緒に運ぶ作業等である。作業要素Ｘ１，Ｘ２，Ｘ，３，Ｘ４が実行されるべき順番を示す情報が、作業管理テーブルに登録されてもよい。
例えば、制御装置１０のプロセッサ２６が、作業要素Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３を人Ａ１に割り当て、作業要素Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４をロボットＣ１に割り当ててもよい。例えば、作業を割り当てる権限を有する管理者が、制御装置１０又は自身の端末装置を操作することで、作業者ＩＤ（例えば人Ａ１及びロボットＣ１）と、作業Ｘの具体的な内容である作業要素Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４と、作業Ｘが実行されるべき作業日時（例えば、作業の開始日時、作業の終了日時、及び、作業期間等）と、作業Ｘが行われるべき作業場所とを指定し、作業Ｘを人Ａ１及びロボットＣ１に割り当てる指示を与える。制御装置１０のプロセッサ２６は、管理者によって指定されたこれらの内容（例えば、作業Ｘの具体的な内容、作業日時、作業場所）を示す情報と、その指示を示す情報とを受けると、作業Ｘを人Ａ１及びロボットＣ１に割り当てる。
例えば、管理者は、作業要素Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３を人Ａ１に割り当てることを指示し、作業要素Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４をロボットＣ１に割り当てることを指示した場合、プロセッサ２６は、その指示に従って、作業要素Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３を人Ａ１に割り当て、作業要素Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４をロボットＣ１に割り当てる。もちろん、プロセッサ２６が、作業要素Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４の内容を参照し、予め定められた基準（例えば、作業要素を人、ＡＩ又はロボットのいずれかに割り当てるための基準）に従って、各作業要素を人Ａ１又はロボットＣ１に割り当ててもよい。例えば、人が実行するのに適した作業、ＡＩが実行するのに適した作業、及び、ロボットが実行するのに適した作業が、予め定義されており、プロセッサ２６は、その定義に従って、各作業要素を、人、ＡＩ又はロボットのいずれかに割り当ててもよい。
プロセッサ２６は、作業者である人Ａ１及びロボットＣ１のそれぞれの作業者ＩＤと、作業Ｘを示す作業情報と、作業日時情報と、作業場所情報とを、図３に示されている作業管理テーブルに登録する。
また、プロセッサ２６は、作業Ｘが人Ａ１及びロボットＣ１に割り当てられたことを、人Ａ１及びロボットＣ１に通知する。例えば、プロセッサ２６は、作業Ｘに関して作業管理テーブルに登録されている各情報を、人Ａ１が利用する端末装置１６とロボットＣ１とに送信する。具体的には、プロセッサ２６は、作業Ｘが人Ａ１及びロボットＣ１に割り当てられたことを示す情報、人Ａ１に割り当てられた作業要素Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３を示す情報、ロボットＣ１に割り当てられた作業要素Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４を示す情報、作業Ｘの作業日時を示す作業日時情報、及び、作業Ｘの作業場所を示す情報を、人Ａ１が利用する端末装置１６とロボットＣ１とに送信する。例えば、人Ａ１が利用する端末装置１６のプロセッサは、これらの情報を受信し、当該端末装置１６のＵＩの表示装置に表示させる。また、ロボットＣ１は、これらの情報を受信し、作業Ｘ、人Ａ１に割り当てられた作業要素、ロボットＣ１に割り当てられた作業要素、作業日時、及び、作業場所を認識する。
なお、人Ａ１が利用する端末装置１６のプロセッサは、作業時間が近づくとアラーム音を発したり、メッセージを表示したり、光源を点灯させたりしてもよい。
図３に示す別の例として、人１８の一例である人Ａ２と、ＡＩ１２の一例であるＡＩ（Ｂ１）とには、作業Ｙが割り当てられている。作業Ｙは、人Ａ２及びＡＩ（Ｂ１）が協働して行うべき作業として、人Ａ２及びＡＩ（Ｂ１）に割り当てられている。作業Ｙは知的作業である。例えば、作業Ｙは、人と交渉するという作業である。
作業Ｘと同様に、作業Ｙには、個々の具体的な作業の内容である１又は複数の作業要素が含まれている。
例えば、作業Ｙには、作業要素Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３が含まれている。作業要素Ｙ１，Ｙ２は、人が行うべき作業として人Ａ２に割り当てられている。作業要素Ｙ２，Ｙ３は、ＡＩが行うべき作業としてＡＩ（Ｂ１）に割り当てられている。つまり、作業要素Ｙ２は、人Ａ２及びＡＩ（Ｂ１）の両方に割り当てられている。例えば、作業要素Ｙ２，Ｙ３は、人Ａ２及びＡＩ（Ｂ１）が情報を整理する作業等である。
例えば、制御装置１０のプロセッサ２６が、作業要素Ｙ１，Ｙ２を人Ａ２に割り当て、作業要素Ｙ２，Ｙ３をＡＩ（Ｂ１）に割り当ててもよい。例えば、作業を割り当てる権限を有する管理者が、制御装置１０又は自身の端末装置を操作することで、作業者ＩＤ（例えば人Ａ２及びＡＩ（Ｂ１））と、作業Ｙの具体的な内容である作業要素Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３と、作業Ｙが実行されるべき作業日時と、作業Ｙが行われるべき作業場所とを指定し、作業Ｙを人Ａ２及びＡＩ（Ｂ１）に割り当てる指示を与える。制御装置１０のプロセッサ２６は、管理者によって指定されたこれらの内容（例えば、作業Ｙの具体的な内容、作業日時、作業場所）を示す情報と、その指示を示す情報とを受けると、作業Ｙを人Ａ２及びＡＩ（Ｂ１）に割り当てる。
例えば、管理者は、作業要素Ｙ１，Ｙ２を人Ａ２に割り当てることを指示し、作業要素Ｙ２，Ｙ３をＡＩ（Ｂ１）に割り当てることを指示した場合、プロセッサ２６は、その指示に従って、作業要素Ｙ１，Ｙ２を人Ａ２に割り当て、作業要素Ｙ２，Ｙ３をＡＩ（Ｂ１）に割り当てる。もちろん、プロセッサ２６が、作業要素Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３の内容を参照し、予め定められた基準（例えば、作業要素を人、ＡＩ又はロボットのいずれかに割り当てるための基準）に従って、各作業要素を人Ａ２又はＡＩ（Ｂ１）に割り当ててもよい。
プロセッサ２６は、作業者である人Ａ２及びＡＩ（Ｂ１）のそれぞれの作業者ＩＤと、作業Ｙを示す作業情報と、作業日時情報と、作業場所情報とを、図３に示されている作業管理テーブルに登録する。
また、プロセッサ２６は、作業Ｙが人Ａ２及びＡＩ（Ｂ１）に割り当てられたことを、人Ａ２及びＡＩ（Ｂ１）に通知する。例えば、プロセッサ２６は、作業Ｙに関して作業管理テーブルに登録されている各情報を、人Ａ２が利用する端末装置１６とＡＩ（Ｂ１）とに送信する。具体的には、プロセッサ２６は、作業Ｙが人Ａ２及びＡＩ（Ｂ１）に割り当てられたことを示す情報、人Ａ２に割り当てられた作業要素Ｙ１，Ｙ２を示す情報、ＡＩ（Ｂ１）に割り当てられた作業要素Ｙ２，Ｙ３を示す情報、作業Ｙの作業日時を示す作業日時情報、及び、作業Ｙの作業場所を示す情報を、人Ａ２が利用する端末装置１６とＡＩ（Ｂ１）とに送信する。例えば、人Ａ２が利用する端末装置１６のプロセッサは、これらの情報を受信し、当該端末装置１６のＵＩの表示装置に表示させる。また、ＡＩ（Ｂ１）は、これらの情報を受信し、作業Ｙ、人Ａ２に割り当てられた作業要素、ＡＩ（Ｂ１）に割り当てられた作業要素、作業日時、及び、作業場所を認識する。
以下、図４を参照して、本実施形態に係る情報処理システムによる処理について詳しく説明する。図４には、当該処理の流れを示すフローチャートが示されている。
まず、作業者である人１８、ＡＩ１２及びロボット１４に、作業が割り当てられる（Ｓ０１）。割り当てられた作業及び作業者は、例えば図３に示されている作業管理テーブルに登録される。作業の割り当ては、制御装置１０によって行われてもよいし、他の装置や、管理者等によって行われてもよい。ここでは一例として、人１８の一例である人Ａ３、ＡＩ１２の一例であるＡＩ（Ｂ３）、及び、ロボット１４の一例であるロボットＣ３が協働して実行すべき作業が、人Ａ３、ＡＩ（Ｂ３）及びロボットＣ３に割り当てられているものとする。
次に、制御装置１０のプロセッサ２６は、作業が割り当てられた人Ａ３、ＡＩ（Ｂ３）及びロボットＣ３が、その割り当てられた作業を実行しているか否かを判断する（Ｓ０２）。
例えば、制御装置１０のプロセッサ２６は、カメラやマイクや赤外線センサ等の各種のセンサを用いることで、人Ａ３、ＡＩ（Ｂ３）及びロボットＣ３が、割り当てられた作業を実行しているか否かを判断する。各種のセンサは、制御装置１０に設けられていてもよいし、制御装置１０に設けられていなくてもよい。また、ロボットＣ３が各種のセンサを有し、制御装置１０は、ロボットＣ３が有する各種のセンサの出力を受けて、人Ａ３、ＡＩ（Ｂ３）及びロボットＣ３が、割り当てられた作業を実行しているか否かを判断してもよい。
具体例を挙げて説明すると、人Ａ３、ＡＩ（Ｂ３）及びロボットＣ３には、作業要素Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３を含む作業Ｚが割り当てられており、人Ａ３には作業要素Ｚ１が割り当てられており、ＡＩ（Ｂ３）には作業要素Ｚ２が割り当てられており、ロボットＣ３には作業要素Ｚ３が割り当てられているものとする。
例えば、制御装置１０のプロセッサ２６は、各種のセンサから得られた情報に基づいて、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行しているか否かを判断する。例えば、作業要素Ｚ１が、ロボットＣ３と協働して物体を運ぶ肉体労働である場合、プロセッサ２６は、カメラ等から得られた画像データに基づいて、人Ａ３が当該物体を運んでいるか否かを判断する。例えば、人Ａ３が当該物体を運んでいる様子が画像データに表されている場合、プロセッサ２６は、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行していると判断する。それ以外の場合は、プロセッサ２６は、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行していないと判断する。
また、作業要素Ｚ１が、ＰＣを操作する作業や交渉や会議や打合せ等のような知的労働である場合、プロセッサ２６は、カメラ等から得られた画像データやマイク等から得られた音声データに基づいて、人Ａ３が当該知的労働を実行しているか否かを判断する。例えば、作業要素Ｚ１がＰＣを操作する作業であり、人Ａ３がＰＣを操作する様子が画像データに表されている場合、プロセッサ２６は、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行していると判断する。それ以外の場合は、プロセッサ２６は、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行していないと判断する。別の例として、作業要素Ｚ１が交渉であり、交渉に関する用語が、人Ａ３の音声を表す音声データから抽出された場合、プロセッサ２６は、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行していると判断する。それ以外の場合は、プロセッサ２６は、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行していないと判断する。
なお、予め定められた時間以上にわたって人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行していない場合、プロセッサ２６は、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行していないと判断してもよい。
ＡＩ（Ｂ３）及びロボットＣ３のそれぞれは、自身に割り当てられた作業要素を実行していることを示す情報を制御装置１０に送信してもよい。制御装置１０のプロセッサ２６は、その情報を受けて、ＡＩ（Ｂ３）及びロボットＣ３のそれぞれが作業要素を実行していると判断してもよい。もちろん、プロセッサ２６は、各種のセンサからの出力に基づいて、ＡＩ（Ｂ３）及びロボットＣ３のそれぞれが作業要素を実行しているか否かを判断してもよい。
人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行している場合（Ｓ０２，Ｎｏ）、制御装置１０のプロセッサ２６は待機する。なお、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行しており、ＡＩ（Ｂ３）及びロボットＣ３のそれぞれが自身に割り当てられた作業要素を実行していない場合においても、プロセッサ２６は待機する。
ＡＩ（Ｂ３）及びロボットＣ３のそれぞれが自身に割り当てられた作業要素を実行しており、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行していない場合（Ｓ０２，Ｙｅｓ）、処理はステップＳ０３に移行する。ＡＩ（Ｂ３）やロボットＣ３が自身に割り当てられた作業要素を実行していない場合において、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行していない場合においても、処理はステップＳ０３に移行してもよい。なお、ＡＩ（Ｂ３）やロボットＣ３が自身に割り当てられた作業要素を実行していない場合、プロセッサ２６は、ＡＩ（Ｂ３）やロボットＣ３に割り当てられた作業要素を実行するようＡＩ（Ｂ３）やロボットＣ３に指示してもよい。
ステップＳ０３においては、プロセッサ２６は、割り当てられた作業Ｚが肉体労働であるか否かを判断する。
プロセッサ２６は、割り当てられた作業Ｚが肉体労働か知的労働かによって、作業Ｚに対する人Ａ３の評価の指標を変える。作業Ｚが肉体労働である場合、プロセッサ２６は、ステップＳ０４の指標、又は、ステップＳ０４に続くステップＳ０７の指標に従って、当該人１８の行動を評価する。作業Ｚが知的労働である場合、プロセッサ２６は、ステップ０５の指標、又は、ステップＳ０５に続くステップＳ０７の指標に従って、人Ａ３の行動を評価する。
作業Ｚが肉体労働である場合（Ｓ０３，Ｙｅｓ）、処理はステップＳ０４に移行する。以下、ステップＳ０４の処理、及び、ステップＳ０４に続く処理について説明する。
例えば、肉体労働である作業Ｚの労働時間が長い場合（Ｓ０４，Ｙｅｓ）、プロセッサ２６は、人Ａ３に現状の行動を継続させる（Ｓ０６）。例えば、作業Ｚの労働時間が予め定められた時間以上である場合（Ｓ０４，Ｙｅｓ）、プロセッサ２６は、人Ａ３に現状の行動を続けさせる（Ｓ０６）。つまり、プロセッサ２６は、人Ａ３の判断を尊重し、人Ａ３の判断に基づいて、人Ａ３に現状の行動を継続させる。作業Ｚのうち人Ａ３に割り当てられた作業要素Ｚ１の労働時間が予め定められた時間以上である場合、プロセッサ２６は、人Ａ３に現状の行動を継続させてもよい。
この段階では人Ａ３は作業要素Ｚ１を実行していないため、人Ａ３は作業要素Ｚ１を引き続き実行しないことになる。つまり、プロセッサ２６は、人Ａ３に作業要素Ｚ１の実行を促すこと等を実行しない。作業Ｚが肉体労働である場合において、労働時間が予め定められた時間以上である場合、人Ａ３は休憩している可能性があると考えられる。そのため、プロセッサ２６は、人Ａ３の意思や行動を考慮して、人Ａ３に作業要素Ｚ１の実行を促すこと等を実行しない。例えば、プロセッサ２６は、人Ａ３に作用しないことで、人Ａ３が休憩することを人Ａ３に継続させる。
ここでの労働時間は、例えば、作業Ｚや作業要素Ｚ１の開始日時から経過した時間の長さであってもよいし、人Ａ３が実際に作業要素Ｚ１を実行した時間の長さ（例えば、作業要素Ｚ１を行った総時間）であってもよい。例えば、プロセッサ２６は、図３に示されている作業管理テーブルを参照したり、作業Ｚを管理するスケジュールを参照したりすることで、作業Ｚや作業要素Ｚ１の開始日時を特定し、その開始日時から経過した時間の長さを特定してもよい。別の例として、プロセッサ２６は、カメラによって人Ａ３を撮影したり、その他のセンサによって人Ａ３を検知したりすることで、人Ａ３の行動を実際に観察し、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行した時間の長さを特定してもよい。更に別の例として、プロセッサ２６は、作業要素Ｚ１以外の作業を人Ａ３が実行した時間の長さや、法定の労働時間等を考慮して、人Ａ３の労働時間の長さが予め定められた時間以上であるか否かを判断してもよい。例えば、人Ａ３の労働時間が法定の労働時間以上である場合、プロセッサ２６は、人Ａ３に作用しない。
別の例として、肉体労働である作業Ｚが予め定められた危険な作業に該当する場合（Ｓ０４，Ｙｅｓ）、プロセッサ２６は、人Ａ３に現状の行動を続けさせる（Ｓ０６）。作業Ｚのうち人Ａ３に割り当てられた作業要素Ｚ１が予め定められた危険な作業に該当する場合、プロセッサ２６は、人Ａ３に現状の行動を続けさせてもよい。
この段階では人Ａ３は作業要素Ｚ１を実行していないため、人Ａ３は作業要素Ｚ１を引き続き実行しないことになる。つまり、プロセッサ２６は、人Ａ３に作業要素Ｚ１の実行を促すこと等を実行しない。作業Ｚが肉体労働である場合において、作業Ｚが危険な作業に該当する場合、人Ａ３は慎重に行動している可能性があるため、プロセッサ２６は、人Ａ３の意思や行動を考慮して、人Ａ３に作業要素Ｚ１の実行を促すこと等を実行しない。
例えば、プロセッサ２６は、図３に示されている作業管理テーブルを参照したり、作業Ｚを管理するスケジュールを参照したりすることで、作業Ｚや作業要素Ｚ１が危険な作業に該当するか否かを判断してもよい。別の例として、プロセッサ２６は、カメラやその他のセンサによってロボットＣ３の行動を観察することで、作業Ｚが危険な作業に該当するか否かを判断してもよい。
肉体労働である作業Ｚの労働時間が長くない場合（Ｓ０４，Ｎｏ）、処理はステップＳ０７に移行する。例えば、作業Ｚの労働時間が予め定められた時間未満である場合（Ｓ０４，Ｎｏ）、処理はステップＳ０７に移行する。人Ａ３に割り当てられた作業要素Ｚ１の労働時間が予め定められた時間未満である場合に、処理はステップＳ０７に移行してもよい。
別の例として、作業Ｚが危険な作業に該当しない場合（Ｓ０４，Ｎｏ）、処理はステップＳ０７に移行してもよい。作業要素Ｚ１が危険な作業に該当しない場合、処理はステップＳ０７に移行してもよい。
なお、作業Ｚや作業要素Ｚ１の労働時間が予め定められた時間以上である場合、又は、作業Ｚや作業要素Ｚ１が危険な作業に該当する場合のいずれかの場合に、処理はステップＳ０６に移行してもよい。この場合、作業Ｚや作業要素Ｚ１の労働時間が予め定められた時間未満であり、かつ、作業Ｚや作業要素Ｚ１が危険な作業に該当しない場合に、処理はステップＳ０７に移行する。
別の例として、作業Ｚや作業要素Ｚ１の労働時間が予め定められた時間以上であり、かつ、作業Ｚや作業要素Ｚ１が危険な作業に該当する場合に、処理はステップＳ０６に移行し、それ以外の場合に、処理はステップＳ０７に移行してもよい。
ステップＳ０７では、プロセッサ２６は、人Ａ３が体調不良であるか否かを判断する。例えば、プロセッサ２６は、人Ａ３の端末装置１６に、人Ａ３が体調不良であるか否かを問い合わせるメッセージを送信する。当該メッセージは端末装置１６に表示される。人Ａ３が端末装置１６を操作して、その問い合わせに対して自身が体調不良であるか否かを回答する。その回答を示す情報は、人Ａ３の端末装置１６から制御装置１０に送信され、プロセッサ２６は、その回答に基づいて、人Ａ３が体調不良であるか否かを判断する。
別の例として、プロセッサ２６は、カメラや他のセンサを用いて人Ａ３を観察することで、人Ａ３が体調不良であるか否かを判断してもよい。例えば、プロセッサ２６は、温度センサや血圧計やその他の各種のセンサを用いることで、人Ａ３の体温や血圧や脈拍や心拍数や血糖値等を測定することで、人Ａ３が体調不良であるか否かを判断してもよい。また、プロセッサ２６は、カメラによって人Ａ３を撮影し、人Ａ３の行動や態度等に基づいて、人Ａ３が体調不良であるか否かを判断してもよい。例えば、疲れているときの行動や態度等が予め定義されており、プロセッサ２６は、その定義に従って、人Ａ３が体調不良であるか否かを判断してもよい。
人Ａ３が体調不良であると判断された場合（Ｓ０７，Ｙｅｓ）、プロセッサ２６は、体調不良を解消するための処理を実行する。例えば、プロセッサ２６は、人Ａ３が体調不良であることを医療機関に連絡するようＡＩ（Ｂ３）やロボットＣ３に指示したり、プロセッサ２６自身が、医療機関に連絡したりする（Ｓ０８）。別の例として、プロセッサ２６は、人Ａ３を休ませるようＡＩ（Ｂ３）やロボットＣ３に指示したり、人Ａ３を休憩させるためのメッセージを人Ａ３の端末装置１６に送信したりしてもよい。当該メッセージは、端末装置１６に表示される。このように、人Ａ３が体調不良である場合、プロセッサ２６は、人Ａ３の判断に基づかずに処理を実行する。ここでの処理は、体調不良を解消するための処理である。
例えば、作業Ｚや作業要素Ｚ１が肉体労働であり、労働時間が予め定められた時間未満である場合において、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行しておらず、人Ａ３が体調不良である場合、ステップＳ０８の処理が実行される。別の例として、作業Ｚや作業要素Ｚ１が肉体労働であり、労働時間が危険な作業に該当しない場合において、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行しておらず、人Ａ３が体調不良である場合、ステップＳ０８の処理が実行される。つまり、労働時間が長くない場合や、作業Ｚや作業要素Ｚ１が危険な作業に該当しない場合にも関わらず、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行していない場合、人Ａ３が体調不良であるか否かが判断され、人Ａ３が体調不良である場合、ステップＳ０８の処理が実行される。つまり、プロセッサ２６は、人Ａ３の判断に基づかずに処理を実行する。
人Ａ３が体調不良ではないと判断された場合（Ｓ０７，Ｎｏ）、プロセッサ２６は、人Ａ３に作業要素Ｚ１の実行を促す（Ｓ０９）。例えば、プロセッサ２６は、作業要素Ｚ１を行うように人Ａ３に助言するようＡＩ（Ｂ２）やロボットＣ３に指示する。当該指示を受けたロボットＣ３は、例えば、人Ａ３まで移動し、作業要素Ｚ１を実行するよう人Ａ３に向けて音声を発生してもよい。プロセッサ２６は、作業要素Ｚ１の実行を促すメッセージを人Ａ３の端末装置１６に送信してもよい。当該メッセージは端末装置１６に表示される。このように、人Ａ３が体調不良ではない場合、プロセッサ２６は、人Ａ３の判断に基づかずに処理を実行する。ここでの処理は、人Ａ３に作業要素Ｚ１の実行を促す処理である。別の例として、プロセッサ２６は、ＡＩ（Ｂ３）やロボットＣ３に作業要素Ｚ１の実行を代行させてもよい。つまり、プロセッサ２６は、作業要素Ｚ１を実行することをＡＩ（Ｂ３）やロボットＣ３に指示してもよい。
例えば、作業Ｚや作業要素Ｚ１が肉体労働であり、労働時間が予め定められた時間未満である場合において、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行しておらず、人Ａ３が体調不良ではない場合、ステップＳ０９の処理が実行される。別の例として、作業Ｚや作業要素Ｚ１が肉体労働であり、労働時間が危険な作業に該当しない場合において、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行しておらず、人Ａ３が体調不良ではない場合、ステップＳ０９の処理が実行される。つまり、労働時間が長くない場合や、作業Ｚや作業要素Ｚ１が危険な作業に該当しない場合にも関わらず、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行していない場合、人Ａ３が体調不良であるか否かが判断され、人Ａ３が体調不良ではない場合、ステップＳ０９の処理が実行される。つまり、プロセッサ２６は、人Ａ３の判断に基づかずに処理を実行する。
作業Ｚが肉体労働ではない場合（Ｓ０３，Ｎｏ）、処理はステップＳ０５に移行する。以下、ステップＳ０５の処理、及び、ステップＳ０５に続く処理について説明する。
例えば、知的労働である作業Ｚが、交渉や会議や打ち合わせや電子メールの作成やＳＮＳへの投稿等のように他の人を相手に行われる作業である場合（Ｓ０５，Ｙｅｓ）、プロセッサ２６は、人Ａ３に現状の行動を継続させる（Ｓ０６）。作業Ｚのうち人Ａ３に割り当てられた作業要素Ｚ１が、他の人を相手に行われる作業である場合、プロセッサ２６は、人Ａ３に現状の行動を継続させる。
この段階では人Ａ３は作業要素Ｚ１を実行していないため、人Ａ３は作業要素Ｚ１を引き続き実行しないことになる。つまり、プロセッサ２６は、人Ａ３に作業要素Ｚ１の実行を促すこと等を実行しない。作業Ｚが知的労働である場合において、交渉等のように他の人を相手に行われる作業である場合、交渉を有利に進めるためや、交渉の相手を揺さぶるため等の意図をもって、人Ａ３は作業要素Ｚ１を実行していない可能性があると考えられる。そのため、プロセッサ２６は、人Ａ３の意図や行動を考慮して、人Ａ３に現状の行動を継続させる。
知的労働である作業Ｚが、交渉や会議や打ち合わせや電子メールの作成やＳＮＳへの投稿等のように他の人を相手に行われる作業ではない場合（Ｓ０５，Ｎｏ）、処理はステップＳ０７に移行する。人Ａ３に割り当てられた作業要素Ｚ１が、他の人を相手に行われる作業ではない場合に、処理はステップＳ０７に移行してもよい。
上述したように、ステップＳ０７では、プロセッサ２６は、人Ａ３が体調不良であるか否かを判断する。
人Ａ３が体調不良であると判断された場合（Ｓ０７，Ｙｅｓ）、上述したように、プロセッサ２６は、体調不良を解消するための処理を実行する（Ｓ０８）。このように、人Ａ３が体調不良である場合、プロセッサ２６は、人Ａ３の判断に基づかずに処理を実行する。
例えば、作業Ｚや作業要素Ｚ１が知的労働であり、交渉等のように他の人を相手に行われる作業ではない場合において、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行しておらず、人Ａ３が体調不良である場合、ステップＳ０８の処理が実行される。つまり、作業Ｚや作業要素Ｚ１が交渉等のように他の人を相手に行われる作業に該当しないにも関わらず、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行していない場合、人Ａ３が体調不良で否かが判断され、人Ａ３が体調不良である場合、ステップＳ０８の処理が実行される。つまり、プロセッサ２６は、人Ａ３の判断に基づかずに処理を実行する。
人Ａ３が体調不良ではないと判断された場合（Ｓ０７，Ｎｏ）、上述したように、プロセッサ２６は、人Ａ３に作業要素Ｚ１の実行を促す（Ｓ０９）。
例えば、作業Ｚや作業要素Ｚ１が知的労働であり、交渉等のように他の人を相手に行われる作業ではない場合において、人Ａ３が作業要素Ｚ１を実行しておらず、人Ａ３が体調不良ではない場合、ステップＳ０９の処理が実行される。つまり、プロセッサ２６は、人Ａ３の判断に基づかずに処理を実行する。
上記のフローチャートに示されている処理を繰り返し実行し、その実行の結果を、人１８への作業の割り当てや労務や人事等に活用してもよい。例えば、ステップＳ０９の処理によって作業の実行を促された人１８が、その催促を受けたにも関わらず作業を実行しない場合、その結果を、人事等に反映してもよい。
なお、プロセッサ２６は、人１８の属性に応じて、当該人１８の判断に基づいて処理を実行し、又は、当該人１８の判断に基づかずに処理を実行してもよい。人１８の属性は、例えば、作業に関する能力や、当該人１８が有するスキルや、当該人１８の待遇（例えば、給与や報酬等）、職場での当該人１８の地位、及び、当該人１８のやる気や感情や気持ち等である。
各人１８の属性を示す情報は、制御装置１０や他の装置に記憶されてもよい。例えば、各人１８が有するスキルや能力を示す情報、待遇を示す情報、地位を示す情報等は、制御装置１０や他の装置に予め記憶される。また、人１８が端末装置１６を操作して、現在のやる気や感情や気持ち等に関する情報を入力し、プロセッサ２６は、その情報を端末装置１６から取得してもよい。
例えば、上述したステップＳ０４において、プロセッサ２６は、人Ａ３が有するスキルや能力と、人Ａ３に割り当てられた作業要素Ｚ１と、に基づいて、当該スキルや当該能力を有する人Ａ３にとって、肉体労働である作業要素Ｚ１が危険な作業に該当するか否かを判断してもよい。例えば、作業要素毎に、作業要素を危険なく遂行することができる能力やスキルが定められており、その内容を示す情報が、制御装置１０や他の装置等に記憶されている。プロセッサ２６は、その情報を参照することで、作業要素Ｚ１が人Ａ３にとって危険な作業に該当するか否かを判断する。こうすることで、人１８毎に、人１８に割り当てられた作業が危険な作業か否かを判断することができる。
なお、人Ａ３のスキルや能力に基づいて、作業要素Ｚ１が人Ａ３にとって危険な作業であると判断された場合、プロセッサ２６は、人Ａ３への作業要素Ｚ１の割り当てを解除し、作業要素Ｚ１を人Ａ３以外の他の人１８に割り当ててもよい。
また、上述したステップＳ０５において、プロセッサ２６は、人Ａ３が有するスキルや能力と、人Ａ３に割り当てられた作業要素Ｚ１と、に基づいて、当該スキルや当該能力を有する人Ａ３にとって、知的労働である作業要素Ｚ１を問題なく遂行することができるか否かを判断してもよい。例えば、作業要素毎に、作業要素を問題なく遂行することができる能力やスキルが定められており、その内容を示す情報が、制御装置１０や他の装置等に記憶されている。プロセッサ２６は、その情報を参照することで、作業要素Ｚ１が人Ａ３によって問題なく遂行することができるか否かを判断する。こうすることで、人１８毎に、人１８に割り当てられた作業を問題なく遂行することができるか否かを判断することができる。
別の例として、プロセッサ２６は、人１８が有するスキルや能力と、人１８に割り当てられた作業要素と、に基づいて、当該人１８にとって、当該作業要素が間違いやすい作業要素であるか否かを判断してもよい。ここでの作業要素は、肉体労働であってもよいし、知的労働であってもよい。割り当てられた作業要素が、当該人１８にとって間違いやすい作業要素に該当する場合、プロセッサ２６は、当該人１８への当該作業要素の割り当てを解除し、当該作業要素を他の人１８に割り当ててもよい。例えば、作業要素毎に、作業要素を正確に実行することができるスキルや能力が定められており、その内容を示す情報が、制御装置１０や他の装置に記憶されている。プロセッサ２６は、その情報を参照することで、人１８に割り当てられた作業要素が当該人１８にとって間違いやすい作業要素であるか否かを判断する。
作業Ｚの実行の結果が、予め定められた良好な結果である場合、プロセッサ２６は、当該結果をＡＩ（Ｂ３）やロボットＣ３に学習させてもよい。例えば、プロセッサ２６は、当該結果を示す情報をＡＩ（Ｂ３）やロボットＣ３に送信し、当該結果を学習させ、当該結果を再現できるように指示する。当該指示を受けたＡＩ（Ｂ３）やロボットＣ３は、当該結果、及び、当該結果を得るために行われた作業要素や他の処理等を学習する。
作業Ｚの実行の結果が良好であるか否かは、作業Ｚの作業者である人Ａ３によって判断されてもよいし、ＡＩ（Ｂ３）やロボットＣ３によって判断されてもよい。
別の例として、プロセッサ２６は、各作業の実行の結果の履歴を管理し、その履歴を示す情報を、制御装置１０や他の装置に記憶させてもよい。例えば、各作業の実行の結果が良好な結果であるか否かを示す情報が、履歴を示す情報に含まれる。プロセッサ２６は、その履歴を示す情報を参照することで、作業Ｚの実行の結果が良好な結果であるか否かを判断してもよい。
例えば、作業Ｚが、物体を運ぶという肉体労働であり、作業時間内に当該物体を運ぶことができた場合、当該作業Ｚの実行の結果は、良好な結果であると判断される。別の例として、作業Ｚが、交渉という知的労働であり、その交渉が成功した場合、当該作業Ｚの実行の結果は、良好な結果であると判断される。このような場合、プロセッサ２６は、当該作業Ｚの結果、及び、当該結果を得るために行われた作業要素や他の処理等を、ＡＩ（Ｂ３）やロボットＣ３に学習させる。
なお、作業Ｚが、予め定められた緊急性のある作業である場合、プロセッサ２６は、人Ａ３の評価に関わらず、作業Ｚの実行を人Ａ３に促してもよい。作業要素Ｚ１が、予め定められた緊急性のある作業である場合においても、プロセッサ２６は、作業要素Ｚ１に対する人Ａ３の評価に関わらず、作業要素Ｚ１の実行を人Ａ３に促してもよい。緊急性のある作業は、例えば、人命に関わる作業、納期が決まっている作業、又は、納期が近い作業等である。もちろん、別の作業が、緊急性のある作業として定義されてもよい。緊急性のある作業は予め定められ、その内容を示す情報が、制御装置１０や他の装置に記憶されている。プロセッサ２６は、その情報を参照することで、作業Ｚや作業要素Ｚ１が緊急性のある作業であるか否かを判断する。例えば、人Ａ３が休憩している場合であっても、プロセッサ２６は、作業要素Ｚ１の実行を人Ａ３に促す。
また、緊急性のある作業要素Ｚ１の実行に人Ａ３が適合しない場合、プロセッサ２６は、作業要素Ｚ１への人Ａ３の割り当てを解除し、作業要素Ｚ１を人Ａ３以外の他の人１８に割り当ててもよい。つまり、プロセッサ２６は、作業要素Ｚ１が割り当てられる人１８を変更する。例えば、人Ａ３が有するスキルや能力では、予め定められた時間以内に作業要素Ｚ１を終わらせることができない場合に、プロセッサ２６は、作業要素Ｚ１を、予め定められた時間以内に作業要素Ｚ１を終わらせるスキルや能力を有する他の人１８に割り当ててもよい。
緊急性のある作業の学習結果を、直ちに外部の装置に通して外部の装置に適用してもよい。例えば、人の目には見えない人体に害を与えるウィルスや毒ガス等の環境が発生した場合、ＡＩやロボットは、直ちに、その劣悪な環境下で仕事をしている人に対して、作業の中断を指示したり、人を安全な場所へ誘導したり、人が行う予定であった作業を代わりに引き受けたり、その環境に適用できるような装備を人に装着させた上で作業をするように人に働きかけたりしてもよい。
例えば、作業要素毎に、作業要素を示す情報と、スキルや能力を示す情報と、当該作業要素を当該スキルや当該能力を有する人１８が実行した場合に、当該作業要素が完了するまでに要する時間を示す情報と、が予め紐付けられて制御装置１０や他の装置に記憶されている。プロセッサ２６は、その情報を参照することで、人Ａ３が有するスキルや能力によって作業要素Ｚ１を予め定められた時間以内に完了することができるか否かを判断する。
なお、図４に示す例では、作業は、人１８、ＡＩ１２及びロボット１４に割り当てられているが、作業は、人１８と、ＡＩ１２及びロボット１４の中の少なくとも１つと、に割り当てられてもよい。
上記各実施形態において、プロセッサとは広義的なプロセッサを指し、汎用的なプロセッサ（例えばCPU： Central Processing Unit、等）や、専用のプロセッサ（例えばGPU： Graphics Processing Unit、ASIC： Application Specific Integrated Circuit、FPGA： Field Programmable Gate Array、プログラマブル論理デバイス、等）を含むものである。また上記各実施形態におけるプロセッサの動作は、１つのプロセッサによって成すのみでなく、物理的に離れた位置に存在する複数のプロセッサが協働して成すものであってもよい。また、プロセッサの各動作の順序は上記各実施形態において記載した順序のみに限定されるものではなく、適宜変更してもよい。
１０ 制御装置、１２ ＡＩ、１４ ロボット、１６ 端末装置、１８ 人。

Claims (14)

  1. プロセッサを有し、
    前記プロセッサは、
    人に割り当てられた作業が肉体労働か知的労働かによって、前記作業に対する前記人の評価の指標を変え、
    前記評価が、前記人の体調不良以外の評価、又は、体調不良ではないが前記作業を行っていないという評価以外の評価である場合、前記人の判断に基づいて処理を実行する、
    情報処理装置。
  2. 前記プロセッサは、
    前記指標による評価が、体調不良という評価、又は、体調不良ではないが作業を行っていないという評価である場合、前記人の判断に基づかないで処理を実行する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記プロセッサは、
    前記作業が肉体労働であり、かつ、前記作業の労働時間が予め定められた時間以上である場合、前記人の判断に基づいて処理を実行する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 前記プロセッサは、
    前記作業が肉体労働であり、かつ、前記作業の労働時間が予め定められた時間未満である場合において、前記評価が体調不良ではない場合、前記人に前記作業の実行を促す、
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 前記プロセッサは、
    前記作業が肉体労働であり、かつ、前記作業が予め定められた危険な作業に該当する場合、前記人の判断に基づいて処理を実行する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 前記プロセッサは、
    前記作業が肉体労働であり、かつ、前記作業が予め定められた危険な作業に該当しない場合において、前記評価が体調不良ではない場合、前記人に前記作業の実行を促す、
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  7. 前記プロセッサは、
    前記人の属性に応じて、前記人の判断に基づいて処理を実行し、又は、前記人の判断に基づかないで処理を実行する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  8. 前記プロセッサは、
    前記作業が知的労働であり、かつ、前記人以外の他の人を相手に行われる作業である場合、前記人の判断に基づいて処理を実行する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  9. 前記プロセッサは、
    前記作業が知的労働であり、かつ、前記人以外の他の人を相手に行われる作業ではない場合において、前記評価が体調不良ではない場合、前記人に前記作業の実行を促す、
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  10. 前記作業は、前記人と協働して行われる作業として、人工知能及びロボットの中の少なくとも１つにも割り当てられており、
    前記プロセッサは、更に、
    前記作業の結果が、予め定められた良好な結果である場合、前記結果を前記人工知能及び前記ロボットの中の少なくとも１つに学習させる、
    ことを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  11. 前記プロセッサは、
    前記作業が、予め定められた緊急性のある作業である場合、前記評価の内容に関わらず、前記作業の実行を前記人に促す、
    ことを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  12. 前記プロセッサは、
    前記作業が、予め定められた緊急性のある作業である場合において、前記作業に前記人が適合しない場合、前記作業が割り当てられる人を変更する、
    ことを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  13. 前記評価は、前記人が前記作業を行っていないときの評価である、
    ことを特徴とする請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  14. コンピュータが、
    人に割り当てられた作業が肉体労働か知的労働かによって、前記作業に対する前記人の評価の指標を変え、
    前記評価が、前記人の体調不良以外の評価、又は、体調不良ではないが作業を行っていないという評価以外の評価である場合、前記人の判断に基づいて処理を実行する、
    ように動作させるためのプログラム。
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