オフィスにおけるアクティビティの推定とは？

オフィス空間の評価のためには、オフィス内でワーカーがどのような行動を取っているかを分析する必要がありますが、主な評価手法としてワーカーを対象とした主観的なアンケート調査が用いられることが多く、オフィス構築の客観的な評価は難しいとされてきました。

一方、昨今ではオフィス内にビーコンシステムの導入が進み、「だれが・いつ・どこにいた」という情報を大まかに取得できるケースが増え、ワーカーの位置情報ログを活用して空間を評価する手法が注目されています。しかし、ビーコンを使用した場合であっても、ワーカーの滞在エリアから業務内容を推定するに留まり、複数のワーカーがひとつの空間に集まっていても、各々ソロワークをしているのか、互いにコミュニケーションを取っているのかなど、具体的な行動の判別はできません。

そこで本共同研究開発では、ワーカーがどのようなアクティビティ(※)を行っているのかを定量的に測定することを目的とし、オフィス空間の映像からプライバシー保護に配慮した分析を行い、ワーカーのアクティビティを推定できる「オフィス内アクティビティ可視化アルゴリズム」を開発しました。

※コクヨが提案する「7アクティビティ」に基づき、ソロワークしているのか、チームでコミュニケーションをとっているのか、ソロワークのなかでもルーティンワークをしているのか集中ワークをしているのか、などのアクティビティ分類を行いました。

コクヨの「7アクティビティ」

コクヨでは、これまでのオフィスコンサルティングやプランニング、多くのワーカーや経営者に対しての働き方に関するヒアリングを通して見えてきた、働くなかでの行動要素(アクティビティ)を体系化。コロナ禍を経て、今後重要となっていくであろうアクティビティを7つに分類しました。ワークプレイスをデザインする際、目的や機能のバランスについて定義するためのヒントとして提案しています。

「オフィス内アクティビティ可視化アルゴリズム」のプロトタイプ開発

本アルゴリズムでは、動画像から人間の骨格情報を取得するモデルを使用し、ワーカーの姿勢を推定。物体検出のモデルと組み合わせることで、対象ワーカーがどのようなアクティビティを行っているのか識別します。

例えば、オフィス内の映像分析により、ワーカーが会話している場合と会話していない場合では、頭部の動きが異なる傾向が見られたため、コミュニケーションの有無は頭部の動きで推定しています。

更に、物体検出モデルの推定結果と統合し、物を書くしぐさや掲示物を閲覧するような動きが見られた場合は、ホワイトボード等に文字を記入している状態であるとが推定され、7アクティビティのなかでは「チームシンキング」中であると識別します。

このように、7アクティビティにおいて、それぞれに特徴的なワーカーの骨格の動きや、ワーカー同士・ワーカーと物との位置関係を抽出し、判別ルールを整理することで、アクティビティ可視化を実現しました。

なお、これらのルール設定は、コクヨ品川オフィスであるTHE CAMPUSにて撮影したオフィス内映像の分析に基づいて実施しました。

今後の展望

短期的には、今回開発したシステムの精度検証を実施し、オフィス構築の効果をより正確に測定するシステムとしてブラッシュアップすることで、お客さまが一層納得感をもってオフィス構築するための支援を行いたいと考えています。

また、中長期的には、推定されたアクティビティ情報をもとに、ワーカーやチームにとって創造性や生産性が高まる空間にリアルタイムにアジャストする仕組みの構築や、アクティビティと個人を特定する情報を組み合わせ、各ワーカーのステータス（高集中ワーク中のため今は話しかけない方が良い、ルーティンワーク中のため今が雑談のチャンスなど）をバーチャルオフィス上に自動で反映させることによって、離れた場所にいても相手の様子を感じ取り、適切なタイミングでコミュニケーションが取れる仕組みの構築なども検討しています。

中山准教授のコメント

従来はオフィスでの人の行動に詳しく着目した研究は少なく，ハイブリッド化などオフィスワークが大きく変わりつつある今，現場で実際に何が起きているかを知る技術は意義が大きいと考えています．アクティビティ認識技術をベースとして，今後はワーカーの支援なども含め新たな働き方の提案などへも繋げていけたらと思っています．