| 研究課題/領域番号 |
20H02392
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
志田 敬介 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (40365028)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2022年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2021年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2020年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
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| キーワード | 技能伝承 / 脳活性 / 作業習熟 / 認知科学 / 暗黙的知識 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
これまでの技能評価は、作業の繰り返しに伴う作業時間の低減に加え、作業中の運動技能の評価（以降、外的評価と呼ぶ）が主であった。
ところが、実際の作業現場では、この外的評価のみでは不十分であることが多い。例えば、外的評価に合格しても、判断技能を十分に習得できていないために、実際に作業を開始すると、突発的な不良の発生や作業品質の不安定さが発生する。また、実際の製品の状況に応じた現場合わせや調整などの柔軟な摺合せ作業への対応も困難であったりする。
この様に、作業を行いながらその状況を的確に判断する力、すなわち、判断技能の習得が重要で、作業者の生理的な反応特性から解析する。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、生理的反応特性の変化を機能的近赤外分光装置（functional Near Infraed Spectroscopy:NIRS）を用いて、脳の活性状態から作業者の習熟の程度の評価を試みた。その結果、作業の正確性などの質的な部分の習熟について、脳の活性状態から評価することができた。また、習熟を促進させるため、作業者へ声を掛けるタイミングを評価した結果、作業ミスが生じた直後に、声を掛けることで有効であるとの結果が得られた。さらに、作業者の習熟の程度を評価するために、深層学習を活用した作業解析システムを開発し、実際の工場で、その精度を評価したところ高い精度が得られた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
作業者の習熟程度を評価する指標として、一般に、同一作業の繰り返しに伴い減少する作業時間が用いられる。しかし、実際の製造現場では、作業時間が十分に低減したのちも、作業ミスによって製品品質に影響を及ぼす問題が生じている。そのため、習熟程度を評価する方法として作業時間を用いるだけでは、十分であるとは言えない。本研究の作業習熟に関する研究は、ものづくりの品質維持向上に向けた基礎的な研究と言った社会的意義がある。
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