JP6629625B2 - 作業環境改善システム - Google Patents

Description

本発明は、作業環境改善システム、特に、作業を行う作業者の騒音に関する作業環境をマスキング音により良好なものとするための作業環境改善システムに関する。

所定の空間、例えば、家庭や職場において種々の作業、例えば繰り返しの単純作業や知的作業（例えば、ある程度の集中力をもって思考したり、計算したり、読み書き行う等の作業）を行う場合、周囲の騒音がその様な知的作業の効率等に影響を及ぼすことは多くあり、建物の遮音性の向上や家電製品の構造変更等により、騒音対策が進められている。

例えば、特許文献１には、マルチメディア機器などの発するノイズをマスキングする環境音発生システムが開示されている。

上記の特許文献１によれば、例えば、騒音が１００Ｈｚ〜２ｋＨｚの機器ノイズであるとした場合、その周波数帯域の音をマスキングするマスキング音として海の波の打ち返し音が選択される。マスキング音は、増幅されスピーカから再生され、これにより機器使用者（本願発明の作業者）は、このマスキング音を聞くことで騒音による心理的生理的不快感が軽減されるとしている。

特開平９−３１９３８９号公報

上記の特許文献１の環境音発生システムは、単に周囲の騒音にマスキング音を足し合わせてスピーカから発し、作業者に聞かせるだけの構成である。これまで、騒音をマスキングする技術に関しては、心地よい音を聞かせることに拘り、マスキング音の種類やマスキング音を作業者に対してどの方向や位置から発する（音像定位する）のが効果的であるか、更に作業者が行う作業内容との関連性等については検討がなされていなかった。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、騒音に応じたより的確なマスキング音の生成を行い、作業を行う作業者への騒音の影響の低減をより的確に行うことのできる作業環境改善システムを提供することにある。

上記目的を達成するため請求項１に係る作業環境改善システムは、
所定の空間内で作業を行う作業者の騒音に関する作業環境をマスキング音出力手段からのマスキング音の出力によってより良好なものとするための作業環境改善システムにおいて、
前記作業者の前記空間内での所在位置を認識する作業者位置認識手段と、前記騒音の種類及び位置等の騒音情報を取得する騒音情報取得手段と、該騒音情報取得手段により取得した騒音情報に基づいて前記作業者の前記騒音に対する感受性を弱めるためのマスキング音の種類を決定するマスキング音決定手段と、予め設定した前記作業者の前記騒音に対する感受性を弱めるために良好な音像定位情報を有し、該音像定位情報に基づいて前記マスキング音出力手段によるマスキング音の音像定位を行うマスキング音制御部と、を有し、前記マスキング音制御部は、前記作業者位置認識手段からの作業者の所在位置情報と、前記マスキング音決定手段からのマスキング音の種類情報と、前記良好な音像定位情報と、に基づいて、マスキング音の音像定位を行うことを特徴とする。

この構成によれば、作業している作業者に対して適切な種類のマスキング音を適切な音像定位によって伝達することができる。したがって、例えば、家庭内等で作業をする作業者に対して、外部や内部の騒音を可及的に感知させないようにすることができ、騒音による作業効率の低下を防止することができる。

請求項２に記載の作業環境改システムは、
請求項１に記載の作業環境改善システムにおいて、前記作業者の作業内容を入力する作業内容入力手段を有し、前記マスキング音制御部による音像定位は、前記入力された作業内容に対応して予め設置した前記良好な音像定位情報に基づいて行われることを特徴とする。

この構成によれば、作業内容によって様々異なる適切なマスキング音の音像定位を常に適切に設定することができる。

請求項３に記載の作業環境改善システムは、
請求項２に記載の作業環境改善システムにおいて、前記マスキング音制御部による音像定位は、前記作業内容が、個々の判断を要しない繰り返し作業の場合、前記マスキング音を前記作業者の耳に近接する位置で、かつ騒音と同方向に音像定位させることを特徴とする。

この構成は、上記請求項２の具体的適用例を示しており、予め実験等で認識されている音像定位、すなわち単純な繰り返し作業の場合に良好である音像定位に設定するものである。

請求項４に記載の作業環境改善システムは、
請求項２に記載の作業環境改善システムにおいて、前記マスキング音制御部による音像定位は、前記作業内容が、個々の判断の必要な知的作業の場合、前記マスキング音の方位を前記作業者の正面に音像定位させることを特徴とする。

この構成は、上記請求項２の具体的適用例を示しており、予め実験等で認識されている音像定位、すなわち個々の判断の必要な知的作業の場合に良好である音像定位に設定するものである。

請求項５に記載の作業環境改善システムは、
請求項１〜４の何れか１項に記載の作業環境改善システムにおいて、前記騒音情報取得手段により取得された騒音の種類がテレビのトーク番組である場合、前記マスキング音決定手段は、１７７〜５６５６Ｈｚに帯域制限したピンクノイズをマスキング音として決定することを特徴とする。

この構成は、上記請求項１〜４の具体的適用例を示しており、予め実験等で認識されている騒音等に対する良好なマスキング音の種類、すなわちテレビのトーク番組である場合に、これに適切に対応させて良好なマスキング音を設定するものである。これによって、請求項１〜４に記載の発明の作用をより高めることができる。

請求項６に記載の作業環境改善システムは、
請求項２〜４の何れか１項に記載の作業環境改善システムにおいて、前記作業内容に対応して予め定められた脳領域の前記作業者の脳血流を計測する脳血流計測手段を有し、前記マスキング音制御部による音像定位は、前記計測された脳血流情報に対して予め設定した前記良好な音像定位情報に基づいて行われることを特徴とする。

実験によれば、作業者の騒音に対する感受性は、脳血流の状態によって傾向が異なっている。この発明は、この脳血流の計測結果によって、より良好な音像定位を設定するものである。これによって、上記請求項２〜５の作用を的確に得ることができる。

請求項７に記載の作業環境改善システムは、
請求項６に記載の作業環境改善システムにおいて、前記マスキング音制御部による音像定位は、予め取得した脳血流情報に対応する前記作業者の騒音に対する感受性の強弱情報を有し、前記計測された脳血流情報が、前記作業者の騒音に対する感受性が強いことを示した場合、前記マスキング音の方位を騒音と同位置に音像定位することを特徴とする。

この構成は、上記請求項６の具体的適用例を示しており、脳血流の測定によってその作業者の騒音に対する感受性の強弱を認識し、感受性が強い場合には、これに対する良好な音像定位（騒音と同位置にする）に設定することで、より適切なマスキング音の生成を行うものである。

本発明の作業環境改善システムによれば、騒音の種類に応じたマスキング音が決定され、騒音による影響がより的確に低減されるようにマスキング音が音像定位されるので、騒音の有る環境下での作業者の騒音による作業効率の低下を的確に防止することができる。

本発明の作業環境改善システムのブロック図である。 本発明の作業環境改善システムの作業環境改善する実際の手順を示すフローチャートである。 本発明の実施例に係り、本発明の作業環境改善システムを居住空間に適用した例について示す。 騒音に関する評価結果の説明図である。 マスキング音に関する評価結果の説明図である。 騒音及びマスキング音の発生位置を示す。 騒音及びマスキング音を再生するタイムプロトコルを示す。 作業者のタイプ別の計算課題遂行結果について示す。 作業者のタイプ別の計算課題遂行結果について示す。ただし、マスキング音ありの場合である。 脳血流測定結果について示す。ただし、ＲｅｓｔからＣａｌｃ．区間についてであり、作業者をタイプ別に示す。 作業者の計算課題遂行結果について示す。

以下、本発明の作業環境改善システムの実施の形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。

本実施の形態は、本発明のシステムを、例えば居住空間において対象者が何らかの作業を行う場合を想定し、本発明のシステムを当該居住空間に設置した例を示す。

図１は、本発明に係る作業環境改善システムのブロック図であり、作業環境改善システム１０は、システム全体の制御を行う中央演算制御部１２を有し、この中央演算制御部１２に、以下の各手段が接続されている。

すなわち、上記居住空間における作業者の作業する位置を認識するための作業者位置認識手段１５、当該居住空間内外の騒音の種類、方位、位置等の情報を取得するための騒音情報取得手段１６、騒音情報が予め認識されている場合にその騒音情報を入力する手段である騒音情報入力手段１７が接続されている。その他、作業目的を直接入力するための作業目的入力手段４２、必要に応じて各種情報データ等を表示する表示手段４４が接続されている。最終的に、中央演算制御部１２は、マスキング音出力手段４０に接続され、良好に音像定位されたマスキング音が出力される。

まず、作業者位置認識手段１５は、当該居住空間内で作業する作業者の所在位置を認識する手段であり、例えばカメラ等で作業者の状況を撮像し、その取得画像に基づいて所在位置の認識を行うことができる。

騒音情報取得手段１６は、当該居住空間の内外で発生している騒音の位置（方位を含む）や音質（音圧、周波数特性）、時間的変動等を取得する手段であり、マイクロフォン、周波数アナライザ等が用いられる。騒音情報入力手段１７は、予め騒音の位置や音質等が分かっている場合、この騒音情報入力手段１７からそれらの情報を直接入力することが可能に構成されている。

マスキング音は、騒音をマスキングするための各種の音であり、例えば、ピンクノイズ、−６ｄＢ／オクターブで減衰する雑音、それらを１７７〜５６５６Ｈｚに帯域制限した雑音等、種々のマスキング音を予めマスキング音格納部２６（後述）に格納している。マスキング音信号を作成するための手段を設置しておき、騒音に対する的確なマスキング音を作成する様にしても良いことは勿論である。

次に、中央演算制御部１２について説明する。中央演算制御部１２は、上述した各種手段により得られたデータを入力する情報受信・格納手段１９と、入力された各種情報を処理する情報処理手段２７と、マスキング音を決定するマスキング音決定手段３４と、マスキング音を音像定位制御するマスキング音制御部３５と、良好に音像定位するため、予め実験によって得られている音像定位理論に基づく各種騒音に対する良好な音像定位情報を格納した良好な音像定位情報格納部３６を備える。

情報受信・格納手段１９には、上述の各種手段（１５、１６、１７）で取得したデータを受信する、作業者位置情報受信部２１、騒音種類情報受信部２２、騒音位置情報受信部２４を備え、さらに上述のマスキング音格納部２６を備える。また、特徴的なことは、脳血流に関する情報の格納部である作業者脳血流情報格納部２０が設けられていることである。

作業者脳血流情報格納部２０は、予め取得された作業者の脳血流の特性から導かれる騒音に対する感受性に関する情報を格納する手段である。すなわち、作業者が作業を行った場合に生じる脳血流の変化を取得することで、最終的に当該作業者の騒音に対する感受性の強弱を判断することができるという理論に基づいた処理である。

例えば、騒音の無い状況で、計算などの知的作業を行った場合、後述する現象によって前頭葉における血流の変化が生じ、それは作業者によって傾向が異なるものである。そして、その傾向の違いは、騒音が存在する場合における作業効率の低下の傾向の違いとして発現する。したがって、予め対象となる作業者の血流情報を取得して、作業中における騒音への感受性の強弱等の情報を取得し、この情報をマスキング音の音像定位に用いるものである。

次に、作業者位置情報受信部２１は、作業者位置認識手段１５で認識された作業者に位置に関する情報を受信する。騒音種類情報受信部２２は、騒音情報取得手段１６により取得した騒音の周波数特性、音圧、時間特性等を受信する。騒音位置情報受信部２４は、騒音情報取得手段１６により取得した騒音の位置に関する情報を受信する。騒音の位置は、本実施の形態では例えば、作業者位置認識手段１５によって得られている、居住空間内における作業者の位置情報を中心に座標を定め、３次元マップにより騒音の発生している位置を特定する。したがって、これによって騒音の方位も認識される。マスキング音格納部２６には、上述したように、騒音に対応する適切な種々のマスキング音が格納されており、選択的に使用可能である。ここにマスキング音信号の生成手段を設けることも可能である。

次に、情報処理手段２７について説明する。これは、情報受信・格納手段１９にて受信され、格納されたデータの処理を行うもので、脳血流情報処理部２８、作業者位置情報処理部２９、騒音種類情報処理部３０、騒音位置情報処理部３２を備える。

脳血流情報処理部２８は、予め格納されている当該作業者の脳血流情報に基づいて推定された作業者の騒音に対する感受性の強弱に関する情報を音像定位に用いるための騒音感受性情報として発信するものである。

作業者位置情報処理部２９では、当該居住空間内の作業者の位置が特定されデータ化される。騒音種類情報処理部３０では、入力された騒音の周波数特性、時間特性、音圧等から騒音の種類が判別される。例えば、上記情報から騒音が、テレビのトーク番組の種であると判定することが可能である。また、騒音位置情報処理部３２では、受信された騒音の位置情報から作業者を中心とした３次元マップ上で騒音の発生位置が特定される。

マスキング音決定手段３４は、騒音種類情報処理部３０で判定された騒音の種類に応じて、予め実験などにより得られている良好なマスキング音、すなわち、作業者の騒音に対する感受性を弱めるのに良好なマスキング音が決定される。例えば、騒音の種類がテレビのトーク番組である場合には、マスキング音は、１７７〜５６５６Ｈｚに帯域制限したピンクノイズとする等である。

良好な音像定位情報格納部３６は、予め実験等により設定した作業者の騒音に対する感受性を弱めるために良好な音像定位情報が記憶格納されている。

マスキング音制御部３５では、作業者位置情報処理部２９からの作業者の所在位置情報と、マスキング音決定手段３４からのマスキング音の種類情報と、良好な音像定位情報格納部３６からの良好な音像定位情報に基づいて、良好なマスキング音の音像定位の処理が行われる。

マスキング音出力手段４０は、マスキング音制御部３５で決められた定位に基づいてマスキング音を出力する手段であり、例えば、スピーカやヘッドホンが用いられる。例えば、スピーカを複数箇所に設置し、それらからの出力をマスキング音制御部３５によって制御することで実際の音像定位が実行される。また、最適な位置にスピーカ等を設置できない場合でも、立体音響技術等により定位感を再現することが可能である。

図２は、本発明の作業環境改善システムによって作業環境改善する実際の手順を示すフローチャートである。まず、同図２（ａ）において、作業者の居住空間内の所在位置の認識が行われる（ステップＳ１）。作業者の所在位置は、前述のように例えば映像情報の取得手段である作業者位置認識手段１５による作業者の位置に関するデータが、作業者位置情報受信部２１に入力され、作業者位置情報処理部２９により解析されることにより認識される。

次に、騒音の種類及び位置が取得される（ステップＳ２）。騒音の種類及び位置は、上述のマイクロフォンなどの騒音情報取得手段１６により騒音情報が取得され、その情報が騒音種類情報受信部２２、騒音位置情報受信部２４に入力され、騒音種類情報処理部３０、騒音位置情報処理部３２により解析が行われることにより確定する。前述したように、予め騒音に関する情報が得られている場合、騒音情報入力手段４２から騒音の位置、音質（音圧、周波数特性）、時間変化等の騒音情報を、騒音種類情報受信部２２、騒音位置情報受信部２４に入力する。

次に、騒音の種類に応じたマスキング音が決定される（ステップＳ３）。騒音種類情報処理部３０により騒音の種類が確定されると、マスキング音格納部２６に予め格納されている種々のマスキング音の中から、作業者の騒音に対する感受性を弱めるのに良好なマスキング音が選択、決定される。

本件発明の基本的な処理としては、次に、ステップＳ４として、上記で得られた作業者の位置情報、選択決定されたマスキング音の情報を基にして、マスキング音制御部３５による音像定位の処理（音像定位の内容の選択、決定）が行われる。すなわち、上記各情報から、更に、予め設定されて良好な音像定位情報格納部３６に格納されている、作業者の騒音に対する感受性を弱めるために良好な音像定位情報を参照して音像定位が決定される。

そして、最終ステップＳ５として、マスキング音制御部３５が、マスキング音出力手段４０の出力を制御することで、適切な音像定位のもとでマスキング音の出力が実行される。

次に、図２（ｂ）に基づいて、音像定位（ステップＳ４）のために更に他の要素を用いる実施の形態について説明する。例えば、用いられる要素としては、Ａ：作業内容、Ｂ：脳血流データ等である。これらは、例えば、作業内容入力手段４２でその具体的な内容が入力されている場合、また、当該作業者の上述した脳流血に基づいて推定されている騒音に対する感受性の強弱等が認識されている場合に用いることができるものである。

以下、これらの要素を選択して用いる場合についてその手順を説明する。なお、これらの要素の選択は、システム利用者が選択しても良いし、何れかに優先順位を付け、一方の情報しかない場合にはその情報、双方の情報がある場合は、その優先順位で選択するようにすることが考えられる。

まず、Ａの「作業内容」が作業内容入力手段４２によって入力されている場合、これを中央演算処理部１２が認識し（ステップＳ６）、その作業内容情報は良好な音像定位情格納部３６に格納される。マスキング音制御部３５は、この作業内容情報に従って、これに対応する良好な音像定位の選択、決定を行う（ステップＳ７）。

Ｂの脳血流データに関する情報が予め取得されている場合（ステップＳ８）、この作業者の脳血流に関する情報に基づく音像定位が可能であり、上述した優先順位や利用者の選択によって、当該脳血流に関する情報から作業者の騒音に対する感受性の強弱を決定し、良好な音像定位が、マスキング音制御部３５にて選択、決定される（ステップＳ９）。ここで、脳血流のデータと騒音に対する感受性の強弱との関係は以下のようにして決定した。

まず、作業者において知的作業である計算課題遂行時の脳血流を測定する。この計算課題は騒音がない場合と騒音がある場合とで行われる。作業者に対する計算課題は、作業者の正面０．９ｍに設置したモニタの画面上に１〜１０同士の足し算又は掛け算をランダムに提示し、作業者はテンキーを用いてできるだけ速く多くの問題を解くというものである。解答を間違えた場合の訂正は不可である。課題遂行中、作業者の脳血流を脳血流計測手段により計測される。

作業者は、騒音がない場合と、騒音がある場合とを比較し、解答数と正答数とにより３つのタイプに分類することができる。解答数、正答数ともに増加する作業者をＡタイプ、解答数が増加し正答数が減少する作業者をＢタイプ、解答数、正答数ともに減少する作業者をＣタイプとする。このＣタイプの作業者は、騒音に対する感受性が強いと言える。

作業者の、騒音がない場合で行われた計算課題遂行時の脳血流のデータ、特に前頭葉の酸化ヘモグロビンの増加の様子は、上記の３タイプの作業者間で有意に区別できるものであった。

これより、作業者の脳血流のデータにより、特に前頭葉の酸化ヘモグロビンの増加の様子を見ると、直に騒音に対する感受性の強弱が推定できることとなる。

この良好な音像定位情報と、作業者位置認識手段１５を用いて認識された作業者の所在位置情報と、マスキング音決定手段３４により決められたマスキング音の種類情報を用いて、マスキング音制御部３５による音像定位の処理が行われ、音像定位されたマスキング音がマスキング音出力手段４０により出力される。

これにより、騒音の種類に応じたマスキング音が決定され、騒音による影響がより的確に低減されるようにマスキング音が音像定位されるので、騒音の有る環境下での作業者の騒音による作業効率の低下を的確に防止することができる。

次に、本発明の作業環境改善システムの実施例を示す。図３は、発明の作業環境改善システムを居住空間に取り入れた例について示す。居住空間５０に作業者Ｗがソファ５２にすわり、正面に置かれたパソコンのモニタ画面５４を見ながら作業を行っているものとする。作業者Ｗの右方にはテレビ（ＴＶ）５６が設置してあり、左方には窓５８がある。作業者Ｗの斜め後ろには、キッチンやラジカセ等の音響機器６０が設置されている。更に、床面には室内を掃除する掃除ロボット６２が設置されている。このような環境においては、作業者Ｗには、窓５８から人の会話や歩く音等の騒音Ｎ１、テレビ５６からは番組の音等の騒音Ｎ２、斜め後ろからからは炊事の作業音や電話の音等の騒音Ｎ３、掃除ロボット６２からはモータの回転音等の騒音Ｎ４が聞こえることとなる。騒音が作業者Ｗに伝達する経路を矢印１００〜１０３で示している。

作業者Ｗは、正面のモニタ画面５４を見ながら作業に集中しているが、上記の騒音Ｎ１〜Ｎ４が発生した場合は、本発明の作業環境改善システム（マスキング音出力手段であるスピーカのみ示している）により、まず居住空間５０内の作業者Ｗの位置が認識される。次いで、それぞれの騒音Ｎ１〜４の種類や位置がそれぞれ特定され、それらの騒音Ｎ１〜Ｎ４を効果的にマスキングするマスキング音がそれぞれ決定される。そして、それらのマスキング音は音像定位情報格納部から良好な音像定位が決定され、図示したようにスピーカＳＰ１〜ＳＰ７からそれぞれのマスキング音が発せられる。マスキング音が作業者Ｗに伝達する経路を矢印２００〜２０５で示している。

ここで、作業者Ｗは、作業内容を、図示していない作業内容入力手段から入力し、作業内容を考慮した良好な音像定位とすることも可能である。更に、作業者Ｗの騒音に対する感受性を考慮した良好な音像定位とすることも可能である。スピーカＳＰ１〜ＳＰ７は窓やテレビ、ソファ等に設置されているが、スピーカが設置できない場合は、立体音響技術等により定位感を再現することにより、あたかもスピーカがそこに設置してありそこからマスキング音が発生していると感じさせることができる。この構成により、作業者Ｗは、騒音Ｎ１〜Ｎ４が聞こえる環境においても、騒音Ｎ１〜４に邪魔されることなく、むしろ作業効率や正確さを向上させつつ作業を継続することが可能である。

以下では、騒音の種類、騒音に対するマスキング音の決定、マスキング音の音像定位の効果、騒音に対する感受性の推定、作業目的に応じた音像定位に関する実験結果について詳細に説明する。

騒音の種類
居住空間において発生する生活騒音の中で、不快で集中できない騒音を特定する。実験において次の８種類の騒音を想定した。すなわち、Pink Noise（ピンクノイズ）、News（ニュース）、Variety show（バラエティショー、トーク番組）、Music live（ミュージックライブ）、Drama１domestic（ドラマ１）、Drama2 domestic（ドラマ２）Animation（アニメーション）、Sports baseball(スポーツ、野球)である。ピンクノイズ以外は、テレビ番組であり、テレビから流れる音である。これらの騒音を、暗雑音２５ｄＢＡの防音室において、作業者の頭部中心位置において５５ｄＢＡで再生し、集中状態を想定した計算課題を遂行した。計算課題は、１〜１０同士の足し算又は掛け算をランダムに並べた計算用紙を用意し、３０秒間にできるだけ速く、多くの問題を解くようにした。実験中の印象を３つの指標を用いて主観評価した。音環境の対する不快度（Discomfort level、１：影響なし〜５：不快）、計算課題に対する集中阻害度（Deconcentration level、１：影響なし〜５：集中できない）をそれぞれ５段階で絶対評価した。また、実験中に騒音と計算課題のどちらに多く注意を払ったかを注意の割合（Attention allocation）として百分率で評価した。実験は、２０歳台の１２名の作業者で行った。実験結果を図４に示す。

図４において、音環境に対する不快度(Discomfort level)及び計算課題に対する集中阻害度(Deconcentration level)の評価値を棒グラフで、騒音と計算課題に対する注意の割合の内、騒音に割かれた割合(Attention allocation)を折れ線で示している。それぞれ作業者間平均値と標準偏差である。

テレビのトーク番組は多くの人に興味を引きやすい内容で構成され、また効果音や観衆の笑い声等特徴的な音を多く含むため、音に注意が奪われ、不快で集中できない騒音と評価することができる。

マスキング音の決定
上記のトーク番組を騒音として、この騒音をマスキングする最適なマスキング音を選定する。マスキング音として、ピンクノイズ、−６ｄＢ／オクターブで減衰する雑音、それぞれの雑音を１７７〜５６５６Ｈｚに帯域制限（BPF）した雑音の４種を選定した。マスキング音の音量は、頭部中心位置で５０、５５、６０ｄＢＡの３種類とした。作業者は、２０歳台の１０名であり、上記のマスキング音１２種類と、５５ｄＢＡで３０秒間のトーク番組とを混合し、作業者にランダムな順序で防音室で再生した。実験中の音環境の対する不快度、及び計算課題に対する集中阻害度の印象をそれぞれ７段階で絶対評価した。

図５に、評価結果を示す。不快度(Discomfort level)と集中阻害度(Deconcentration level)の評価値を合計し、作業者間平均値及び標準偏差を示している。これより、帯域制限（BPF）した５０ｄＢＡのピンクノイズの合計評価値が最小であり、最も不快でなく集中できるマスキング音と評価することができる。このマスキング音は音声帯域を主にカバーすることから、騒音に近い周波数特性のマスキング音は、騒音を隠すだけでなく集中維持にも適すると言える。マスキング音の音量は、大きい方が騒音を隠せるが、騒音と同じ音量だと隠し切れず、かえって騒音の内容が気になってしまう。また、騒音より大音量だと、マスキング音自体を不快と感じてしまう。そのため、不快でなく集中できるマスキング音は、騒音より数ｄＢ小さい音量が適する。

マスキング音の音像定位の効果
図６は、作業者Ｗに対して右斜め前から発生する騒音(Noise)に対して、Ｍ１〜Ｍ４の４種類のマスキング音の音像定位について示している。騒音としてテレビのバラエティショー（トーク番組）を採用し、音圧は５５ｄＢＡとした。騒音(Noise)は作業者Ｗの右斜め４５度で、１．７ｍの距離にある。マスキング音は、１７７〜５６５６Ｈｚに帯域制限したピンクノイズとし音圧は５０ｄＢＡとした。マスキング音の音圧をテレビのバラエティショーの音圧より５ｄＢ下げたのは上記の実験的検討結果による。このように音圧を設定することで作業者は不快感を抱くことなく作業に集中できる。

マスキング音は、Ｍ１〜Ｍ４に音像定位されるが、Ｍ１は、騒音源と同位置に置かれ、直接騒音を隠すことが期待される。Ｍ２は、作業者の正面で１．７ｍ前に置かれており、左右の耳に均等に聞かせることで背景音としての機能が期待される。Ｍ３は、耳に近接する位置のマスキング音に注意を引き付けることで、騒音から気をそらすことが期待される。Ｍ１〜Ｍ３においては、マスキング音の音圧は耳位置での左右のレベル平均が５０ｄＢＡになるように設定している。Ｍ４は、Ｍ３よりも正面寄りに配置し、騒音とマスキング音の耳位置での左右騒音レベル差が同一になる配置とした。これは、同じ定位方向でも、音源と作業者の距離が近いほど左右の耳の騒音レベル差が大きくなるためである。Ｍ４は、左右の耳において騒音と同じ比率でマスクすることが期待される。

騒音及びマスキング音は、図７に示すタイムプロトコルに従い再生した。Restは準備区間であり、Calc.taskは、騒音、マスキング音なして計算課題を遂行する区間である。Calc.task+Noiseは、騒音を聞きながら計算課題を遂行する区間、Calc.task+Nosie+Maskerは、騒音とマスキング音を聞きながら計算課題を遂行する区間である。Masker、すなわちマスキング音の定位は、Ｍ１〜Ｍ４からランダムに３回ずつ選ばれる。これらの区間が合計４回実施される。作業者に対する計算課題は、作業者の正面０．９ｍに設置したモニタの画面上に１〜１０同士の足し算又は掛け算をランダムに提示し、作業者はテンキーを用いてできるだけ速く多くの問題を解くように指示した。解答を間違えた場合の訂正は不可である。課題遂行中、作業者の脳血流は脳血流計測手段により計測されている。

図８は、Calc.区間の解答数(Answer)と正答数(Correct answer)を作業者のタイプ別で示す。作業者は、合計で、２０歳台の１８名であり、１区間２５秒当たりの解答数及び正答数を示す。図６に示した区間ごとに集計した。Calc.区間は４回分を平均した。Calc.+Noise区間（以下、Noiseと記載する）は１２回分を、Calc.+Noise+Masker１〜４区間（以下、Ｍ１〜Ｍ４と記載する）は３回分を平均した。

作業者は、Calc.区間とNoise区間を比較し、３つのタイプに分類することができた。解答数、正答数ともに増加する作業者をＡタイプ、解答数が増加し正答数が減少する作業者をＢタイプ、解答数、正答数ともに減少する作業者をＣタイプとする。図８においては、各区間での解答数及び正答数を、Calc.条件での解答数で割り算し、これを解答数比、正答数比としている。図８では、タイプ別に作業者間の平均値と標準偏差が示されており、また、正答数を解答数で除した値を正答率(Accuracy rate)として折れ線で示している。騒音により解答数、正答数ともに減少するタイプＣの作業者は、騒音に対する感受性が強いと言える。

図９は、各タイプでのマスキング音聴取時の結果を示す。Ａタイプ９名は、Ｍ２条件で正答数(Correct answer)及び正答率(Accuracy rate)が高く、また正答数はNoise−Ｍ２間で有意に増加した。Ａタイプの作業者は騒音により作業効率が向上したが、マスキング音によりさらに正確さの向上が可能である。Ｍ２の正面のマスキング音はリズム感を維持しながら騒音の細かい部分を隠す背景音として機能し、計算の正確さが向上したと推察できる。

Ｂタイプ５名は、Ｍ３条件で解答数、正答数、正答率がいずれも最大となり、各バラツキも小さい。Ｂタイプの人にとってＭ３の耳に近接する位置のマスキング音は、騒音から注意をそらす音として機能した結果、無音時のCalc.区間より解答数や正答数が増加したと推察できる。

Ｃタイプ４名は、Ｍ１条件で解答数、正答数、正答率がいずれも最大となり、また正答数はNoise−Ｍ１で有意に増加した。Ｃタイプの人は、騒音に気を取られていることから、Ｍ１の騒音と同位置で直接マスクすることで、無音時のCalc.区間と同程度の集中力が得られたと推察できる。

騒音に対する感受性の推定
図１０は、脳血流の計測結果の一部について示す。酸化ヘモグロビン（Oxy−Hb）について、長周期の揺らぎを除去し、Rest→Calc.区間でのOxy−Hbの増加分を評価した。そのために対象区間のOxy-Hb平均値と、その直前の区間の最後の５秒間のOxy−Hb平均値との差を取り、これを脳血流増分値（ΔOxy−Hb）とした。作業者１８名中、ＮＩＲＳ計測において有効試行数と平均増加分を示している。

騒音により解答数、正答数ともに増加したＡタイプの作業者は、黒枠で示す中央の前頭極でのOxy−Hbの増加が顕著である。この部位はブロードマンの脳地図の９〜１０野に相当し、高次の情報処理を担当するとされる。Ａタイプの作業者は計算速度が遅いことからも高次の部位を活用し計算ミスをしないよう慎重に取り組んだと推察できる。

解答数が増加し正答数が減少したＢタイプの作業者は、黒枠で示す左右の言語野でのOxy−Hbの増加が顕著である。この部位は、ブロードマンの脳地図の４４〜４７野に相当し、発話機能だけでなく、複雑な手の運動や感覚刺激と動作の結び付けなどにも関係するとされている。Ｂタイプの作業者は、Ａタイプの作業者より計算速度が速いことや、高次の部位を使用せずに計算可能なことから、ある程度ルーチン化して計算に取り組めたと推察できる。

解答数、正答数ともに減少したＣタイプの作業者は、Oxy−Hbの増加するチャネルと減少するチャネルとが細かく分かれ、脳の一部分のみ活性化されている。Ｃタイプの作業者は、計算速度が最も速いことから、計算課題に適した脳回路が構成され、ルーチンワーク化していると推察できる。

以上のように、Rest→Calc.区間においては、タイプごとに特徴的な脳活動のパターンがみられることから、Calc.区間の脳活動を計測することで騒音に対する感受性を推定できることとなる。推定した感受性に合わせて、マスキング音を適する定位に切り替えて再生すれば、騒音の不快度を低下させ、作業効率や正確さの向上につながる。すなわち、無音での計算時の脳活動のパターンから騒音への感受性を推定し、集中を要する作業に適したマスキング定位を提案できることがわかる。

作業目的に応じたマスキング音の音像定位
図１１は、図８、９に示した２０歳台の１８名の作業者の実験データに関し、タイプ別で分けなかった場合の、すなわち作業者全体に関する作業者間での平均値と標準偏差を示す。図８と同様に、Calc.区間での解答数を１として正規化している。折れ線は、図８と同様に正答率(Accuracy rate)である。

まず、無音状態から騒音を付加した場合、図１１のCalc.とNoiseを比較すると、解答数(Answer)は有意に増加し、正答数(Correct answer)も増加傾向にある。騒音を不快と感じていても必ずしも作業効率に影響を与えるわけではないことが分かる。

次に、騒音に対してマスキング音を付加した際の結果については、解答数はＭ３条件が最も高く、正答数及び正答数はＭ２条件が最も高い。また、Noise区間を基準としたｔ検定により、解答数はNoise−Ｍ３間で、正答数はNoise−Ｍ２、Ｍ３間で、正答率はNoise−Ｍ２間で、それぞれ有意な増加が確認された。

Ｍ３のマスキング定位では、Noise区間に対して解答数と正答数が有意に増加し、正答率は有意差のないことから、正確さは変わらないが作業効率が向上したといえる。また、Ｍ２のマスキング定位では、正答数と正答率が増加し、解答数に有意差がないことから、作業効率は変わらないが、正確さが向上したといえる。

Ｍ３（耳に近接する位置）、Ｍ２(正面)とも騒音を直接隠す定位ではないが、Ｍ３は耳に近接する位置のマスキング音に注意を引き付けたことで騒音から気をそらし、Ｍ２は背景音として機能し騒音の細かい部分をマスクできたため、騒音の影響を低減し、作業効率や正確さが向上したと考えられる。

以上より、同じことを繰り返す単純作業に対しては、作業効率が向上するＭ３(耳に近接する位置で騒音と同方向)のマスキング定位が最適であり、正確さを重視する作業に対しては正確さが向上するＭ２(正面)のマスキング定位が最適である。

本実施の形態の作業環境改善システムによれば、騒音の種類に応じてマスキング音が決定され、決定されたマスキング音は、良好な音像定位情報に基づいて出力される。作業目的や作業者の騒音に対する感受性に応じて良好に音像定位することも可能である。したがって、作業環境が最適化され、作業者は騒音があっても作業効率、正確さ等を低下させることなく、むしろ向上させつつ作業を継続することができる。

なお、本発明は、上記の実施の形態に示した範囲に限定されるものではなく、発明の要旨の範囲内で種々の変更が可能である。例えば、脳血流計測手段は、ＮＩＲＳを用いて計測しているが、これに限られず、例えばｆＭＲＩ（functional magnetic resonance imaging）等を利用しても良い。音出力手段はスピーカを用いた例について示したがヘッドホンであっても良く、それらが設置できない場合は、立体音響技術を用いて定位感を再現しても良い。

１０ 作業環境改善システム
１２ 中央演算制御部
１５ 作業者位置認識手段
１６ 騒音情報取得手段
１７ 騒音情報入力手段
１９ 情報受信・格納手段
２０ 作業者の脳血流情報格納部
２１ 作業者位置情報受信部
２２ 騒音種類情報受信部
２４ 騒音位置情報受信部
２６ マスキング音格納部
２７ 情報処理手段
２８ 脳血流情報処理部
２９ 作業者位置情報処理部
３０ 騒音種類情報処理部
３２ 騒音位置情報処理部
３４ マスキング音決定手段
３５ マスキング音制御部（音像定位）
３６ 良好な音像定位情報格部
４０ マスキング音出力手段
４２ 作業内容入力手段
４４ 表示手段
５０ 居住空間
Ｎ１〜Ｎ４ 騒音
ＳＰ１〜ＳＰ７ マスキング音出力手段
Ｗ 作業者

Claims (7)

1. 所定の空間内で作業を行う作業者の騒音に関する作業環境をマスキング音出力手段からのマスキング音の出力によってより良好なものとするための作業環境改善システムにおいて、
   前記作業者の前記空間内での所在位置を認識する作業者位置認識手段と、
   前記騒音の種類及び位置等の騒音情報を取得する騒音情報取得手段と、
   該騒音情報取得手段により取得した騒音情報に基づいて前記作業者の前記騒音に対する感受性を弱めるためのマスキング音の種類を決定するマスキング音決定手段と、
   予め設定した前記作業者の前記騒音に対する感受性を弱めるために良好な音像定位情報を有し、該音像定位情報に基づいて前記マスキング音出力手段によるマスキング音の音像定位を行うマスキング音制御部と、を有し、
   前記マスキング音制御部は、
   前記作業者位置認識手段からの作業者の所在位置情報と、
   前記マスキング音決定手段からのマスキング音の種類情報と、
   前記良好な音像定位情報と、に基づいて、マスキング音の音像定位を行うことを特徴とする作業環境改善システム。
2. 前記作業者の作業内容を入力する作業内容入力手段を有し、
   前記マスキング音制御部による音像定位は、
   前記入力された作業内容に対応して予め設定した前記良好な音像定位情報に基づいて行われることを特徴とする請求項１に記載の作業環境改善システム。
3. 前記マスキング音制御部による音像定位は、
   前記作業内容が、個々の判断を要しない繰り返し作業の場合、前記マスキング音を前記作業者の耳に近接する位置で、かつ騒音と同方向に音像定位させることを特徴とする請求項２に記載の作業環境改善システム。
4. 前記マスキング音制御部による音像定位は、
   前記作業内容が、個々の判断の必要な知的作業の場合、前記マスキング音の方位を前記作業者の正面に音像定位させることを特徴とする請求項２に記載の作業環境改善システム。
5. 前記騒音情報取得手段により取得された騒音の種類がテレビのトーク番組である場合、前記マスキング音決定手段は、１７７〜５６５６Ｈｚに帯域制限したピンクノイズをマスキング音として決定することを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の作業環境改善システム。
6. 前記作業内容に対応して予め定められた脳領域の前記作業者の脳血流を計測する脳血流計測手段を有し、
   前記マスキング音制御部による音像定位は、
   前記計測された脳血流情報に対して予め設定した前記良好な音像定位情報に基づいて行われることを特徴とする請求項２〜４の何れか１項に記載の作業環境改善システム。
7. 前記マスキング音制御部による音像定位は、
   予め取得した脳血流情報に対応する前記作業者の騒音に対する感受性の強弱情報を有し、
   前記計測された脳血流情報が、前記作業者の騒音に対する感受性が強いことを示した場合、前記マスキング音の方位を騒音と同位置に音像定位することを特徴とする請求項６に記載の作業環境改善システム。

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