2016 Fiscal Year Annual Research Report
チーム協調支援のためのチームレジリエンス指標・推定モデルの開発
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16H03131
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
菅野 太郎 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (60436524)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
狩川 大輔 東北大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40436100)
井上 諭 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, 電子航法研究所, 研究員 (40517471)
晁 丁丁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (50724556)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | チームレジリエンス / チームコンテキスト / チームの類型化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
初年度においては、チームレジリエンス指標を構築するための基盤技術となる、１）チームコンテキストモデルの構築と、２）チーム実験において行動データ収集する方法の探索を行った。まず、本研究のキーワードとなる、チームレジリエンス、チームコンテキスト（あるいはチームの類型化）を扱う関連研究のシステマティクなレビューを行い、本研究と類似する研究がほとんどなされていないことを確認した。チームコンテキストモデルの構築においては、組織構造モデルであるPCANSモデルのモデル要素に場所を表す概念を導入し、「人」、「タスク」、「リソース」、「道具・装置」、「知識・スキル」、「権威」、「場所」の7つの要素とそれらの関係性からチームコンテキストを捉えるフレームワークを提案した。また、具体的なチームコンテキストを形式化・記述するためには、これらの要素の関係性を捉えるモデルが必要となるため、各要素の組合せから定義されるチームコンテキストのサブモデルを順次構築した。本年度においては、チームコンテキストの各モデル要素の「空間的配置・分散」を表すサブモデル、各モデル要素の「人への配置・分散」を表すモデル、各モデル要素の「タスクとの関連」を表すモデル、の3つのサブモデルを定義した。一方、タスク間の関連を捉えるモデルの構築が難しく、かつタスク間の関連のモデル化がチームコンテキストのモデル化の要であることが明確になった。行動データ収集法の探索では、Kinectを用いた画像認識によるチームメンバーの移動データと姿勢データの収集を検討した。検討の結果、1台の装置だけでは十分な観測範囲が得られないこと、撮影範囲の周辺近辺での計測の精度をあげる必要があること、などが判明し、複数台による計測の必要性等の検討が必要なことが分かった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
チームコンテキストモデルの構築は、モデルの大枠が確定し、細部のモデル構築も順次進んでおり、おおむね順調に進んでいるが、タスク内容の詳細モデル化の必要性が明確になり、次年度以降の課題となった。また、研究実績の概要にも述べたように、チーム実験におけるチームメンバーの行動計測・データ収集法に関して再検討が必要となったため、当初計画よりやや遅れることとなった。
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| Strategy for Future Research Activity |
チームコンテキストモデルの構築においては、先に述べたようにタスク内容の詳細の形式化に焦点を当てて取り組む。また、行動計測法においては、複数の計測器によるデータ収集とその統合・解析方法を検討、開発する。
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