JP2017107560A - Labor environment improvement system, labor environment improvement method, and labor environment improvement program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、勤怠状況、健康診断の結果、ストレスチェックの結果などのデータから従業員の健康を管理する労務環境改善システム、労務環境改善方法、および、労務環境改善プログラムに関する。 The present invention relates to a work environment improvement system, a work environment improvement method, and a work environment improvement program for managing employee health from data such as attendance status, health check results, and stress check results.
各企業において、従業員の勤怠管理が行なわれている。勤怠管理では、コンピュータシステムを用いて、総労働時間、残業時間、休日出勤回数、遅刻回数、早退回数などを管理している。また、企業では、従業員の健康管理のため、定期的に健康診断が行われている。さらに、業務上多くのストレスを抱えているおそれのある従業員に対しては、ストレスチェックを行い、必要と認められる場合には、産業医などによる面接指導などが行われている。このように現在は、企業として、勤怠管理の他に、健康診断、ストレスチェックなどを従業員に対して行って、従業員の労務環境の改善を行うことが求められている。 In each company, employee attendance management is performed. In attendance management, a computer system is used to manage total working hours, overtime hours, number of days off work, number of late arrivals, number of early departures, and the like. In addition, companies regularly conduct health examinations to manage employee health. Furthermore, employees who are likely to have a lot of stress in their work are subjected to stress checks, and if necessary, interview guidance is given by an industrial physician or the like. As described above, as a company, in addition to attendance management, it is required to perform health checkups, stress checks, etc. on employees to improve the working environment of employees.
この点、特許文献１には、企業などで用いられる従業員の健康管理システムが記載されている。特許文献１の健康管理システムでは、従業員の健康診断結果と従業員の勤怠状況とを管理し、これらのデータから従業員の疲労状態を評価し、対策が必要な場合にはその従業員本人のほかに、上司に対して対策を促すようにしている。 In this regard, Patent Document 1 describes an employee health management system used in a company or the like. The health management system disclosed in Patent Document 1 manages an employee's health check result and employee's attendance status, evaluates the employee's fatigue status from these data, and if the countermeasure is necessary, the employee himself / herself is required. In addition to the above, the manager is encouraged to take measures.
しかし、健康診断結果と勤怠状況とから疲労状態を評価する特許文献１の健康管理システムでは、健康診断結果やストレスチェック結果と、勤怠状況との関連性をシステムの利用者は容易に把握できない。これらが示す関連性は、従業員の健康状態や勤務状況などを今後良好なものとするうえで重要な要素であるから、上述した健康管理システムには、この関連性の把握を支援することが切望されている。 However, in the health management system of Patent Document 1 that evaluates the fatigue state from the health check result and the attendance status, the user of the system cannot easily grasp the relationship between the health check result, the stress check result, and the attendance status. These relationships are important factors in improving the health and working conditions of employees in the future, so the above-mentioned health management system can support the understanding of this relationship. Longed for.
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、勤怠、健康診断、および、ストレスチェックの中で相互に関連性の高いデータを容易に把握することを可能とした労務環境改善システム、労務環境改善方法、および、労務環境改善プログラムを提供することにある。 The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and its purpose is to make it possible to easily grasp data highly relevant to each other in attendance, health check-up and stress check. It is to provide a work environment improvement system, a work environment improvement method, and a work environment improvement program.
上記課題を解決する労務環境改善システムは、勤怠項目群、健康診断項目群およびストレスチェック項目群を構成する各項目の結果を履歴として示すデータを蓄積する蓄積部と、前記勤怠項目群、前記健康診断項目群および前記ストレスチェック項目群のうちの１つが第１項目群であり、前記第１項目群以外の少なくとも１つが第２項目群であり、前記第１項目群を構成する各第１項目の結果を履歴として示すデータが第１データであり、前記第２項目群を構成する各第２項目の結果を履歴として示すデータが第２データであり、前記第１データに対する前記第２データの相関が、相関の高さを示す条件を満たすときに、前記第２項目を関連項目として抽出する分析部とを備える。 A work environment improvement system that solves the above problems includes an accumulation unit that accumulates data indicating the results of each item constituting a time item group, a health diagnosis item group, and a stress check item group as a history; the time item group; One of the diagnostic item group and the stress check item group is a first item group, and at least one other than the first item group is a second item group, and each first item constituting the first item group The data indicating the result of the above as the history is the first data, the data indicating the result of each second item constituting the second item group as the history is the second data, and the second data of the second data with respect to the first data And an analysis unit that extracts the second item as a related item when the correlation satisfies a condition indicating a high level of correlation.
上記構成によれば、相関の高さを示す条件を満たす前記第２項目を関連項目として抽出する。これにより、特定の第１項目の第１データと、第１項目に対して関連性の高い関連項目の第２データを容易に把握することができる。 According to the above configuration, the second item that satisfies the condition indicating the high correlation is extracted as the related item. Thereby, the 1st data of a specific 1st item and the 2nd data of a related item with high relevance to the 1st item can be grasped easily.
上記労務環境改善システムにおいて、前記分析部は、分析単位となる期間を設定し、設定された期間における前記関連項目としての第２項目を抽出する構成としてもよい。
上記構成によれば、分析単位となる期間を指定することで、関連項目の抽出に自由度を持たせることができる。無用に長い期間を設定して、関連項目の抽出処理を行う必要が無くなる。
In the labor environment improvement system, the analysis unit may set a period to be an analysis unit and extract a second item as the related item in the set period.
According to the above configuration, it is possible to give a degree of freedom in extracting related items by designating a period as an analysis unit. There is no need to set an unnecessarily long period and perform related item extraction processing.
上記労務環境改善システムにおいて、前記蓄積部は、人事項目群および業績項目群のうちの少なくとも１つの項目群に関し、当該項目群を構成する各項目の結果を履歴と示すデータをさらに蓄積する構成としてもよい。
上記構成によれば、健診項目群、ストレスチェック項目群、および、勤怠項目群だけでなく、人事項目群や業績項目群も含めて、第１項目に対する関連項目を抽出することができる。すなわち、第１項目に対する関連項目の抽出する範囲を大きくすることができる。
In the labor environment improvement system, the storage unit is configured to further store data indicating the result of each item constituting the item group as history with respect to at least one item group of the personnel item group and the performance item group. Also good.
According to the above configuration, it is possible to extract related items for the first item including not only the medical examination item group, the stress check item group, and the attendance item group, but also the personnel item group and the performance item group. That is, it is possible to increase the range in which related items for the first item are extracted.
上記労務環境改善システムにおいて、前記分析部は、重回帰分析によって、前記条件を満たさない前記第２項目を前記関連項目から除外する構成としてもよい。
上記構成によれば、重回帰分析によって、第１項目に対して相関の高い第２項目を抽出することができる。
In the labor environment improvement system, the analysis unit may be configured to exclude the second item that does not satisfy the condition from the related items by multiple regression analysis.
According to the above configuration, the second item having a high correlation with the first item can be extracted by the multiple regression analysis.
上記労務環境改善システムにおいて、前記分析部は、前記関連項目として抽出された前記第２項目に関し、将来の特定日における前記第２データを算出し、算出した前記第２データに基づいて前記特定日の前記第１データを算出する構成としてもよい。
上記構成によれば、従業員ごとに、将来の特定日における第１項目を予測することができる。
In the labor environment improvement system, the analysis unit calculates the second data on a specific date in the future with respect to the second item extracted as the related item, and the specific date based on the calculated second data. The first data may be calculated.
According to the said structure, the 1st item in the future specific day can be estimated for every employee.
上記労務環境改善システムにおいて、前記第１項目の第１データと前記関連項目として抽出された第２項目の第２データとを出力部に出力させる出力制御部をさらに備える構成としてもよい。
上記構成によれば、出力されたレポートに、第１項目と、第１項目に相関が高い関連項目が含まれるので、これを見る従業員も、第１項目と関連項目として抽出された第２項目の関連性を容易に把握することができる。
The labor environment improvement system may further include an output control unit that causes the output unit to output the first data of the first item and the second data of the second item extracted as the related item.
According to the above configuration, since the output report includes the first item and the related item having a high correlation with the first item, the employee who sees the second item is also extracted as the first item and the related item. The relevance of items can be easily grasped.
また、本発明は、上記労務環境改善システムにより実行される労務環境改善方法である。
更に、本発明は、上記労務環境改善システムに用いる労務環境改善プログラムであり、ネットワークや光ディスクなどのリムーバル記録媒体を介して拡布され、サーバなどのコンピュータにインストールされ、実行される。
Moreover, this invention is a working environment improvement method performed by the said working environment improvement system.
Furthermore, the present invention is a work environment improvement program for use in the above work environment improvement system, which is spread via a removable recording medium such as a network or an optical disk, and is installed and executed on a computer such as a server.
以上のような構成によれば、勤怠、健康診断、および、ストレスチェックの中で相互に関連性の高いデータを容易に把握することができる。 According to the above configuration, it is possible to easily grasp data highly related to each other in attendance, health check-up, and stress check.
以下、図１〜図１０を用いて、労務環境改善システム、労務環境改善方法及び労務環境改善プログラムを具体化した一実施形態を説明する。本実施形態では、従業員の人事に関する情報や、勤怠に関する情報や、健康診断結果に関する情報や、ストレスチェック結果に関する情報を用いて、従業員の健康を、総合的に、すなわち心身両面からの健康を管理する労務環境改善システムを説明する。 Hereinafter, an embodiment in which a labor environment improvement system, a labor environment improvement method, and a labor environment improvement program are embodied will be described with reference to FIGS. In the present embodiment, information on employee personnel, information on attendance, information on health checkup results, and information on stress check results are used to improve employee health comprehensively, that is, mental and physical health. Explain the labor environment improvement system for managing
図１に示すように、労務環境改善システムに用いる管理サーバ１０は、ネットワーク１を介して、人事担当者などが使用するクライアント端末２、従業員などが使用するクライアント端末３ａ，３ｂ（以下、まとめてクライアント端末３ともいう。）、および、産業医などが使用するクライアント端末４と接続されている。これらのクライアント端末２，３，４は、出力部や入力部を備えている。出力部は各種情報を出力するための手段であり、ディスプレイ、プリンタなどにより構成される。また、入力部は各種情報を入力するための手段であり、キーボードやポインティングデバイス、通信インターフェースなどにより構成される。また、管理サーバ１０に対して、各種のデータを入力するクライアント端末３やサーバ５〜８などが入力部となる。 As shown in FIG. 1, a management server 10 used in a work environment improvement system includes a client terminal 2 used by personnel personnel and client terminals 3a and 3b used by employees etc. And a client terminal 4 used by an industrial physician or the like. These client terminals 2, 3, and 4 include an output unit and an input unit. The output unit is a means for outputting various types of information, and includes a display, a printer, and the like. The input unit is a means for inputting various types of information, and includes a keyboard, a pointing device, a communication interface, and the like. Further, the client terminal 3 and the servers 5 to 8 for inputting various data to the management server 10 serve as an input unit.
人事担当者のクライアント端末２や産業医のクライアント端末４や従業員のクライアント端末３ａは、従業員の健診結果などのレポートをモニタに表示し、または、プリンタで印刷して確認できる例えばデスクトップ型またはノート型のコンピュータ端末である。 The client terminal 2 for personnel personnel, the client terminal 4 for industrial physicians, and the client terminal 3a for employees display reports such as employee health examination results on a monitor, or can be printed and confirmed by a printer, for example, desktop type Or it is a notebook computer terminal.
また、従業員のクライアント端末３ｂは、従業員が携帯するスマートフォン、携帯型電話、ノート型のコンピュータ、メガネ型や腕時計型のウェアラブル端末などの小型情報処理端末である。クライアント端末３ｂは、歩数、運動量、血圧、脈拍などの身体データを計測するセンサを備えて、検出した値を内蔵メモリなどに保存する。また、クライアント端末３ｂは、睡眠時間、就寝時間、起床時間などの活動データ、食事摂取回数、食事摂取時刻、食事摂取カロリーなどの食事データなどを保存する。さらに、飲酒量や喫煙量などの習慣データを保存する。また、健診や検査の実施時期や内服の開始時期や病気の発症時期や治癒した時期や医師面談の時期などの医療データを保存する。クライアント端末３ｂは、このような従業員の日常データや医療データを保存し、日常データや医療データを、定期的に、または、従業員の操作に従って、従業員のクライアント端末３ａを介して、または、直接、管理サーバ１０に送信する。 The employee's client terminal 3b is a small information processing terminal such as a smartphone, portable phone, notebook computer, glasses-type or wristwatch-type wearable terminal carried by the employee. The client terminal 3b includes a sensor that measures body data such as the number of steps, exercise amount, blood pressure, and pulse, and stores the detected value in a built-in memory or the like. In addition, the client terminal 3b stores activity data such as sleeping time, bedtime, and wake-up time, meal data such as the number of meal intakes, meal intake time, and meal intake calories. In addition, store customs data such as the amount of alcohol and smoking. In addition, medical data such as the timing of medical examinations and examinations, the start of internal use, the onset of illness, the time of healing, and the time of interviews with doctors are stored. The client terminal 3b stores such daily data and medical data of the employee, and the daily data and medical data are regularly or according to the operation of the employee via the client terminal 3a of the employee, or Directly to the management server 10.
また、管理サーバ１０は、ネットワーク１を介して、人事勤怠管理サーバ５、健診管理サーバ６、ストレスチェック管理サーバ７、および、企業全体や従業員の業績などを管理する業績管理サーバ８が接続されている。各従業員には、一意に従業員コードが付与されており、各サーバ５〜８は、従業員コードに関連付けて管理する。 The management server 10 is connected to the personnel attendance management server 5, the medical examination management server 6, the stress check management server 7, and the performance management server 8 that manages the performance of the entire company and employees through the network 1. Has been. Each employee is uniquely assigned with an employee code, and each of the servers 5 to 8 manages the employee code in association with the employee code.
人事勤怠管理サーバ５は、従業員の人事や勤怠に関するデータを蓄積し管理する。具体的に、従業員ごとに、入社年月日、部門移動年月日、昇格の年月日などの企業イベントに関する項目データを管理し、また、結婚の年月日、離婚の年月日、出産年月日、介護開始の年月日、介護終了の年月日などの私的イベントに関する項目データを管理している。また、従業員ごとの勤怠データとして、総労働時間、総残業時間などの時間データ、出勤日数、出張回数などの日数回数データ、出勤時刻、退勤時刻などの時刻データを管理している。さらに、従業員ごとの給与データを管理している。そして、人事勤怠管理サーバ５は、企業イベントに関するデータ、私的イベントに関するデータなどの人事データや、日数回数データ、出勤時刻、退勤時刻などの勤怠データや、給与データを、定期的に、または、操作者の操作に従って、管理サーバ１０に送信する。 The personnel attendance management server 5 accumulates and manages data relating to employee personnel attendance and attendance. Specifically, for each employee, we manage item data related to corporate events such as the date of joining, the date of moving to the department, the date of promotion, the date of marriage, the date of divorce, It manages item data related to private events such as the date of birth, the date of start of care, and the date of end of care. In addition, as time data for each employee, time data such as total working hours and total overtime hours, number of days data such as the number of working days and the number of business trips, and time data such as working time and working time are managed. Furthermore, salary data for each employee is managed. The personnel attendance management server 5 periodically receives personnel data such as data relating to corporate events, data relating to private events, attendance data such as the number of days data, attendance time, leaving time, salary data, or It is transmitted to the management server 10 according to the operation of the operator.
健診管理サーバ６は、従業員ごとに、従業員に対して定期的に行われる健康診断の結果である健診データを管理している。具体的に、健診管理サーバ６は、健診データを構成する、体重、身長、ＢＭＩ、尿酸値などの項目の結果である項目データを管理している。健診管理サーバ６は、このような健診データを、定期的に、または、操作者の操作に従って、管理サーバ１０に送信する。 The medical examination management server 6 manages, for each employee, medical examination data that is a result of a medical examination periodically performed on the employee. Specifically, the medical examination management server 6 manages item data that is the result of items such as weight, height, BMI, and uric acid value that constitute the medical examination data. The medical examination management server 6 transmits such medical examination data to the management server 10 periodically or according to the operation of the operator.
ストレスチェック管理サーバ７は、従業員ごとに、従業員のストレスチェック結果であるストレスチェックデータを管理している。具体的に、ストレスチェック管理サーバ７は、ストレスチェックデータを構成する、仕事の負荷判定の結果、仕事の資源（作業レベル）判定の結果、仕事の資源（部署）判定の結果、仕事の資源（事業所）判定の結果、総合判定の結果などの項目の結果である項目データを管理している。なお、仕事の資源とは、仕事の負担を減らす、仕事の負担の悪影響を緩和する、モチベーションを高める、といった組織内の要因を示し、具体的には、「上司からのサポートがあるか」、「同僚からのサポートがあるか」、「個人が尊重されているか」などの質問項目に対する評価を評点（例えば１点から４点）で表したものである。ストレスチェック管理サーバ７は、全従業員に対して定期的に、または、例えば規程の残業時間を超えた従業員に対して、ストレスチェックの診断を行い、従業員のクライアント端末３から送信されたストレスチェックの回答データを蓄積し管理している。そして、ストレスチェック管理サーバ７は、このようなストレスチェックデータを、定期的に、または、操作者の操作に従って、管理サーバ１０に送信する。 The stress check management server 7 manages, for each employee, stress check data that is an employee stress check result. Specifically, the stress check management server 7 constitutes the stress check data, the result of work load judgment, the result of work resource (work level) judgment, the result of work resource (department) judgment, the work resource ( It manages the item data that is the result of items such as the result of determination and the result of comprehensive determination. Note that work resources refer to factors within the organization such as reducing work burdens, mitigating adverse effects of work burdens, and increasing motivation. Specifically, "Do you have support from your boss?" This is a rating (for example, 1 to 4 points) for the question items such as “whether there is support from a colleague” or “whether an individual is respected”. The stress check management server 7 performs a stress check diagnosis periodically for all employees or, for example, for employees exceeding the overtime hours of the regulations, and is transmitted from the client terminal 3 of the employee. Accumulate and manage response data for stress checks. Then, the stress check management server 7 transmits such stress check data to the management server 10 periodically or according to the operation of the operator.
業績管理サーバ８は、企業全体、事業所単位、部署単位、従業員単位の業績データとして、売上額、売上数量、受注額などの項目データを管理している。そして、業績管理サーバ８は、このような業績データを、定期的に、または、操作者の操作に従って、管理サーバ１０に送信する。 The performance management server 8 manages item data such as sales amount, sales quantity, and order amount as performance data for the entire company, business unit, department unit, and employee unit. Then, the performance management server 8 transmits such performance data to the management server 10 periodically or according to the operation of the operator.
以上のような装置がネットワーク１を介して接続された管理サーバ１０は、通常のサーバであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクなどのハードウェアにより構成されたコンピュータシステムであり、企業の人材情報の管理を行なうためのコンピュータシステムである。この管理サーバ１０は、制御部１１と、人事データ記憶部２１と、勤怠データ記憶部２２と、給与データ記憶部２３と、健診データ記憶部２４と、ストレスチェックデータ記憶部２５と、業績データ記憶部２６と、日常データ記憶部２７と、医療データ記憶部２８とを備えている。 The management server 10 to which the above devices are connected via the network 1 is a normal server, which is a computer system composed of hardware such as a CPU, a ROM, a RAM, a hard disk, and the like. A computer system for performing management. The management server 10 includes a control unit 11, a personnel data storage unit 21, an attendance data storage unit 22, a salary data storage unit 23, a medical examination data storage unit 24, a stress check data storage unit 25, and performance data. A storage unit 26, a daily data storage unit 27, and a medical data storage unit 28 are provided.
制御部１１は、管理部１２と、抽出部１３と、出力制御部１４とを備えている。
管理部１２は、人事勤怠管理サーバ５、健診管理サーバ６、ストレスチェック管理サーバ７、および、業績管理サーバ８に対して、定期的に、データの送信要求を送信し、各サーバから送信されたデータを、各記憶部２１〜２６に保存し管理する。また、管理部１２は、従業員のクライアント端末３ａやクライアント端末３ｂから送信された日常データを日常データ記憶部２７に保存する。
The control unit 11 includes a management unit 12, an extraction unit 13, and an output control unit 14.
The management unit 12 periodically transmits a data transmission request to the personnel attendance management server 5, the medical examination management server 6, the stress check management server 7, and the performance management server 8, and is transmitted from each server. The data stored in each of the storage units 21 to 26 is managed. In addition, the management unit 12 stores the daily data transmitted from the client terminal 3a or the client terminal 3b of the employee in the daily data storage unit 27.
抽出部１３は、健康診断やストレスチェックで異常が検出された従業員を抽出する。抽出部１３は、例えば定期的に、または、操作者の操作に応じて、この抽出処理を行う。また、該当する従業員のデータを、人事データ記憶部２１、勤怠データ記憶部２２、給与データ記憶部２３、健診データ記憶部２４、ストレスチェックデータ記憶部２５、業績データ記憶部２６、日常データ記憶部２７、および、医療データ記憶部２８から抽出する。 The extraction unit 13 extracts employees whose anomalies have been detected in a health checkup or stress check. The extraction unit 13 performs this extraction process, for example, periodically or in response to an operation by the operator. In addition, the corresponding employee data is stored in the personnel data storage unit 21, attendance data storage unit 22, salary data storage unit 23, medical examination data storage unit 24, stress check data storage unit 25, performance data storage unit 26, daily data. Extracted from the storage unit 27 and the medical data storage unit 28.
出力制御部１４は、従業員ごとの、人事に関する情報や、勤怠に関する情報や、健康診断結果に関する情報や、ストレスチェック結果に関する情報に基づいて、出力データとしてのレポートを生成する。このレポートは、テキストデータや画像データ、動画データなどの視認可能データで構成されており、クライアント端末２，３，４のモニタに表示され、または、クライアント端末２，３，４に接続され、または、ネットワーク１に接続されたプリンタより印刷用紙に出力される。また、出力データは、光ディスク、ＵＳＢメモリ、メモリカードといった可搬性の記録媒体に出力される。 The output control unit 14 generates a report as output data based on information on personnel, information on attendance, information on health check results, and information on stress check results for each employee. This report is composed of visible data such as text data, image data, and video data, and is displayed on the monitor of the client terminals 2, 3, 4 or connected to the client terminals 2, 3, 4, or The data is output from a printer connected to the network 1 to printing paper. The output data is output to a portable recording medium such as an optical disc, a USB memory, or a memory card.
管理サーバ１０は、さらに、データウェアハウス３０とネットワークを介して接続されている。データウェアハウス３０は、管理サーバ１０から各記憶部２１〜２６に保存されたデータが定期的に又は操作者の操作に従って送信される。データウェアハウス３０では、受信した各記憶部２１〜２６に保存されたデータを整理して蓄積する。 The management server 10 is further connected to the data warehouse 30 via a network. In the data warehouse 30, data stored in the storage units 21 to 26 is transmitted from the management server 10 periodically or in accordance with the operation of the operator. The data warehouse 30 organizes and stores the received data stored in the storage units 21 to 26.
データウェアハウス３０は、通常のサーバであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、大容量ハードディスクなどのハードウェアにより構成されたコンピュータシステムであり、管理サーバ１０から送信されたデータを体系づけて蓄積し、分析を行う。データウェアハウス３０は、管理サーバ１０の他、当該管理サーバ１０とは異なる管理サーバ１０（例えば他の企業の管理サーバ１０など）から送信されたデータを大容量ハードディスクなどの蓄積部３１に保存する。データウェアハウス３０は、蓄積部３１に蓄積されたデータの統計分析を行う分析部３２を備えている。具体的に、分析部３２は、第１項目である健康診断の各健診項目やストレスチェックの各ストレスチェック項目に対する第２データである人事データの各項目や勤怠データの各項目などとの相関を算出する。そして、第１項目である健康診断の各健診項目やストレスチェックの各チェック項目に対して、相関の高い人事データの各項目や勤怠データの各項目を関連項目として抽出する。データウェアハウス３０は、相関の高い項目の組み合わせを登録する登録部３３を備えている。 The data warehouse 30 is a normal server and is a computer system composed of hardware such as a CPU, ROM, RAM, and a large-capacity hard disk, and systematically stores and analyzes data transmitted from the management server 10. I do. In addition to the management server 10, the data warehouse 30 stores data transmitted from a management server 10 different from the management server 10 (for example, the management server 10 of another company) in the storage unit 31 such as a large-capacity hard disk. . The data warehouse 30 includes an analysis unit 32 that performs statistical analysis of data accumulated in the accumulation unit 31. Specifically, the analysis unit 32 correlates each item of personnel data, each item of attendance data, and the like with respect to each health check item of the health check that is the first item and each stress check item of the stress check. Is calculated. Then, each item of personnel data and each item of attendance data having a high correlation are extracted as related items for each checkup item of the first checkup and each check item of the stress check. The data warehouse 30 includes a registration unit 33 that registers a combination of items having high correlation.
図２（ａ）に示すように、人事データ記憶部２１は、各従業員の属性である人事データが格納される人事レコード２１ａが記録されている。この人事レコード２１ａは、従業員の個人情報が登録された場合に記録される。人事レコード２１ａは、従業員コードに関連付けられて、人事の履歴である各種の人事項目データが記録されている。具体的に、氏名、所属、役職、勤務形態、連絡先などが格納されるほかに、各従業員に企業内で生じる企業イベント、各従業員の私的部分で生じる私的イベントなどが格納される。企業イベントは、例えば、入社年月日、部門移動年月日、昇格の年月日などの日時データである。私的イベントは、例えば、結婚の年月日、離婚の年月日、出産年月日などの日時データである。 As shown in FIG. 2A, the personnel data storage unit 21 stores a personnel record 21a in which personnel data that is an attribute of each employee is stored. This personnel record 21a is recorded when personal information of an employee is registered. In the personnel record 21a, various personnel item data, which is a personnel history, is recorded in association with the employee code. Specifically, in addition to storing name, affiliation, job title, work style, contact information, etc., each employee stores company events that occur within the company, private events that occur in the private part of each employee, etc. The The company event is, for example, date / time data such as the date of joining, the date of department transfer, and the date of promotion. The private event is, for example, date / time data such as the date of marriage, the date of divorce, and the date of birth.
図２（ｂ）に示すように、勤怠データ記憶部２２は、各従業員の勤怠についての勤怠データが格納される勤怠レコード２２ａが記録されている。この勤怠レコード２２ａは、従業員コードに関連付けられており、勤怠の履歴としての項目データが記録されている。具体的に、時間データとして、総労働時間、総残業時間、深夜残業時間、休日出勤時間などの項目データが記録され、また、日数・回数データとして、出勤日数、外勤日数、出張日数、休出回数、夜勤回数などの項目データが記録される。さらに、出勤時刻、退勤時刻、有給消化率などの項目データが記録される。 As shown in FIG. 2B, the attendance data storage unit 22 stores attendance records 22a in which attendance data on attendance of each employee is stored. The attendance record 22a is associated with the employee code, and item data as a history of attendance is recorded. Specifically, item data such as total working hours, total overtime hours, late-night overtime hours, and holiday work hours are recorded as time data, and the number of working days, overtime days, business trip days, and leave as day / count data Item data such as the number of times and the number of night shifts is recorded. Further, item data such as attendance time, departure time, and paid digestion rate are recorded.
図２（ｃ）に示すように、給与データ記憶部２３は、各従業員の給与データが格納される給与レコード２３ａが記録されている。給与レコード２３ａは、従業員コードに関連付けられて、給与の履歴としてのデータが記録されている。具体的に、各従業員の月次給与、賞与、年俸などの給与データの項目データが記録されている。 As shown in FIG. 2C, the salary data storage unit 23 stores a salary record 23a in which salary data of each employee is stored. The salary record 23a is associated with the employee code and records data as salary history. Specifically, item data of salary data such as monthly salary, bonus and annual salary of each employee is recorded.
図３（ａ）に示すように、健診データ記憶部２４は、各従業員の健診結果である健診データが格納された健診レコード２４ａが記録されている。健診レコード２４ａは、従業員コードに関連付けられて、健康診断の結果の履歴を示すデータが記録されている。具体的に、体重、身長、腹囲、ＢＭＩといった項目別の健診項目データを記録している。また、胸部レントゲン、胃部レントゲンなどのＸ線検査の画像データ、脳、脊椎、四肢、また子宮、卵巣、前立腺などの骨盤腔などのＭＲＩ検査の画像データ、肝臓、胆嚢、腎臓、膵臓、膀胱、前立腺、子宮、卵巣などのエコー検査の動画データなどを記録している。その他、ＣＴ検査の画像データを記録していてもよい。健診レコード２４ａには、このような画像や動画を有する検査結果を記録することもできる。 As shown in FIG. 3A, the medical checkup data storage unit 24 stores a medical checkup record 24a in which medical checkup data, which is a checkup result of each employee, is stored. The medical checkup record 24a records data indicating the history of the results of the medical checkup in association with the employee code. Specifically, itemized medical examination item data such as weight, height, waist circumference, and BMI are recorded. In addition, X-ray image data such as chest X-ray and stomach X-ray, MRI image data such as pelvic cavity such as brain, spine, limbs, uterus, ovary, prostate, liver, gallbladder, kidney, pancreas, bladder Record video data of echo examination of prostate, uterus, ovary, etc. In addition, CT examination image data may be recorded. The medical examination record 24a can also record the examination results having such images and moving images.
図３（ｂ）に示すように、ストレスチェックデータ記憶部２５は、各従業員のストレスチェック結果であるストレスチェックデータが格納されたストレスチェックレコード２５ａが記録されている。ストレスチェックレコード２５ａは、従業員コードに関連付けられて、ストレスチェックの履歴のデータが記録されている。具体的に、総合判定、仕事の負荷判定、仕事の資源判定（作業レベル、部署、事業所）といった項目別のチェック項目データを記録している。 As shown in FIG. 3B, the stress check data storage unit 25 stores a stress check record 25a in which stress check data that is a stress check result of each employee is stored. The stress check record 25a is associated with an employee code and records stress check history data. Specifically, check item data for each item such as comprehensive judgment, work load judgment, work resource judgment (work level, department, office) is recorded.
図３（ｃ）に示すように、業績データ記憶部２６は、企業全体、事業所単位、部署単位、従業員単位の業績データとして、売上額、売上数量、受注額などの項目データが格納された業績レコード２６ａが記録されている。業績レコード２６ａは、従業員の業績の場合、従業員コードに関連付けて、業績の履歴のデータが記録されている。具体的に、売上額、売上数量、受注額、受注数量、生産性などの項目データを記録している。 As shown in FIG. 3 (c), the performance data storage unit 26 stores item data such as sales amount, sales quantity, order amount, etc. as performance data for the entire company, business unit, department unit, and employee unit. The record 26a is recorded. In the performance record 26a, in the case of the employee's achievement, the history data of the achievement is recorded in association with the employee code. Specifically, item data such as sales amount, sales quantity, order amount, order quantity, and productivity are recorded.
図３（ｄ）に示すように、日常データ記憶部２７は、各従業員の日常データが格納された日常レコード２７ａが記録されている。日常レコード２７ａは、従業員コードに関連付けて、日常生活の履歴のデータが記録されている。具体的に、活動データ、身体データ、食事データといった項目データを記録している。活動データは、例えば、歩数、運動量、消費カロリーなどであり、身体データは、例えば、体重、体脂肪率、血圧などであり、食事データは、食事摂取時刻、食事摂取回数、摂取カロリーなどであり、習慣データは、飲酒量、喫煙量などである。これにより、例えば、血圧や体重に関し、健康診断時の血圧や体重だけでなく、日々の血圧や体重や食生活を管理することができる。 As shown in FIG. 3D, the daily data storage unit 27 stores daily records 27a in which daily data of each employee is stored. The daily record 27a records daily life history data in association with the employee code. Specifically, item data such as activity data, body data, and meal data is recorded. The activity data is, for example, the number of steps, the amount of exercise, the calorie consumption, the body data is, for example, the body weight, the body fat percentage, the blood pressure, etc. The meal data is the meal intake time, the number of meal intake, the calorie intake, etc. The habit data includes the amount of drinking and smoking. Thereby, for example, regarding blood pressure and weight, not only blood pressure and weight at the time of a health check, but also daily blood pressure, weight, and diet can be managed.
図３（ｅ）に示すように、医療データ記憶部２８は、各従業員の医療データが格納された医療レコード２８ａが記録されている。医療レコード２８ａは、従業員コードに関連付けて、医療イベントとしての健診や検査の実施時期や内服の開始時期や病気の発症時期や治癒した時期や医師面談の時期などの項目データを記録している。 As shown in FIG. 3E, the medical data storage unit 28 stores a medical record 28a in which medical data of each employee is stored. The medical record 28a records item data such as the time of medical checkup and examination as a medical event, the start time of internal medicine, the onset time of a disease, the time of cure, and the time of a doctor interview in association with the employee code. Yes.
各記憶部２１〜２８に保存された各種の項目データは、データウェアハウス３０に蓄積され、各項目間の相関を算出する際に用いられる第１データおよび第２データとなる。 Various item data stored in each of the storage units 21 to 28 is accumulated in the data warehouse 30 and becomes first data and second data used when calculating a correlation between the items.
次に、上述したシステム労務環境改善を行なう際の作用を説明する。
（データ管理処理）
図４を参照して、労務環境改善システムの各記憶部２１〜２８に各種のデータを保存する方法を説明する。
ステップＳ１において、管理サーバ１０の管理部１２は、人事勤怠管理サーバ５から送信された人事データの項目データを受信し、人事データ記憶部２１に従業員コードに関連付けて保存する。ステップＳ２において、管理部１２は、人事勤怠管理サーバ５から送信された勤怠データの項目データを受信し、勤怠データ記憶部２２に従業員コードに関連付けて保存する。ステップＳ３において、管理部１２は、人事勤怠管理サーバ５から送信された給与データの項目データを受信し、給与データ記憶部２３に保存する。
Next, the effect | action at the time of performing the system labor environment improvement mentioned above is demonstrated.
(Data management process)
With reference to FIG. 4, the method to preserve | save various data in each memory | storage parts 21-28 of a work environment improvement system is demonstrated.
In step S <b> 1, the management unit 12 of the management server 10 receives the item data of the personnel data transmitted from the personnel attendance management server 5 and stores it in the personnel data storage unit 21 in association with the employee code. In step S <b> 2, the management unit 12 receives the item data of time data transmitted from the personnel management server 5 and stores it in the time data storage unit 22 in association with the employee code. In step S <b> 3, the management unit 12 receives the item data of salary data transmitted from the personnel attendance management server 5 and stores it in the salary data storage unit 23.
ステップＳ４において、管理サーバ１０の管理部１２は、健診管理サーバ６から送信された健診データの健診項目データを受信し、健診データ記憶部２４に従業員コードに関連付けて保存する。ステップＳ５において、管理部１２は、ストレスチェック管理サーバ７から送信されたストレスチェックデータのチェック項目データを受信し、ストレスチェックデータ記憶部２５に従業員コードに関連付けて保存する。ステップＳ６において、管理部１２は、従業員のクライアント端末３から送信された日常データの項目データを受信し、日常データ記憶部２７に従業員コードに関連付けて保存する。ステップＳ７において、管理部１２は、従業員のクライアント端末３から送信された医療データの項目データを受信し、医療データ記憶部２８に従業員コードに関連付けて保存する。なお、健診や検査の実施時期や内服の開始時期や病気の発症時期や治癒した時期や医師面談の時期などのデータは従業員のクライアント端末３のほか、健診管理サーバ６から取得するようにしてもよい。ステップＳ８において、管理部１２は、業績管理サーバ８から送信された業績データの項目データを受信し、従業員の業績の場合、例えば業績データ記憶部２６に従業員コードに関連付けて保存する。ステップＳ９において、管理部１２は、各記憶部２１〜２８に保存された各種のデータを定期的に又は操作者の操作に従ってデータウェアハウス３０に送信する。データウェアハウス３０は、受信したデータを、蓄積部３１に保存する。分析部３２は、蓄積部３１に蓄積されたデータの分析を行う。 In step S <b> 4, the management unit 12 of the management server 10 receives the medical examination item data of the medical examination data transmitted from the medical examination management server 6 and stores it in the medical examination data storage unit 24 in association with the employee code. In step S5, the management unit 12 receives the check item data of the stress check data transmitted from the stress check management server 7, and stores it in the stress check data storage unit 25 in association with the employee code. In step S <b> 6, the management unit 12 receives the item data of the daily data transmitted from the employee's client terminal 3 and stores it in the daily data storage unit 27 in association with the employee code. In step S <b> 7, the management unit 12 receives the item data of the medical data transmitted from the employee's client terminal 3 and stores it in the medical data storage unit 28 in association with the employee code. It should be noted that data such as the time of conducting medical examinations and examinations, the start time of internal use, the onset of illness, the time of healing, the time of doctor interviews, etc. should be obtained from the employee's client terminal 3 and the medical examination management server 6. It may be. In step S <b> 8, the management unit 12 receives the item data of the performance data transmitted from the performance management server 8, and stores the employee data in association with the employee code, for example, in the performance data storage unit 26. In step S <b> 9, the management unit 12 transmits various data stored in the storage units 21 to 28 to the data warehouse 30 periodically or according to the operation of the operator. The data warehouse 30 stores the received data in the storage unit 31. The analysis unit 32 analyzes the data accumulated in the accumulation unit 31.
（統計分析処理１）
データウェアハウス３０の分析部３２では、次のように蓄積部３１に蓄積されたデータの統計分析を行う。図５は、統計分析処理１の手順を示すフローチャートである。具体的に、蓄積部３１に蓄積された人事項目群、勤怠項目群、給与項目群、健診項目群、ストレスチェック項目群、業績項目群、日常項目群、医療項目群の何れかの項目群に含まれる第１項目と第１項目以外の他の第２項目との相関を算出する。
(Statistical analysis process 1)
The analysis unit 32 of the data warehouse 30 performs statistical analysis of data accumulated in the accumulation unit 31 as follows. FIG. 5 is a flowchart showing the procedure of the statistical analysis process 1. Specifically, any item group of personnel items, attendance items, salary items, medical checkup items, stress check items, performance items, daily items, and medical items stored in the storage unit 31 The correlation between the first item included in the second item other than the first item is calculated.
ステップＳ１１において、データウェアハウス３０の分析部３２は、統計分析を行う分析単位を設定する。例えば、分析部３２は、１か月、３か月、６か月、１年、…などの分析を行う期間を設定する。 In step S11, the analysis unit 32 of the data warehouse 30 sets an analysis unit for performing statistical analysis. For example, the analysis unit 32 sets a period for performing analysis such as one month, three months, six months, one year, and so on.
ステップＳ１２において、分析部３２は、第１項目を設定し、第１項目に対する第２項目の相関係数を算出する。相関係数は、蓄積部３１に蓄積されている第１項目の第１データと第２項目の第２データに基づいて算出される。相関係数は、−１からの間の実数値をとり、１に近いときは２つの確率変数に正の相関があり、−１に近ければ負の相関がある。また、０に近いときは、無相関である。 In step S12, the analysis unit 32 sets the first item and calculates the correlation coefficient of the second item with respect to the first item. The correlation coefficient is calculated based on the first data of the first item and the second data of the second item stored in the storage unit 31. The correlation coefficient takes a real value between −1 and when it is close to 1, there is a positive correlation between the two random variables, and when it is close to −1, there is a negative correlation. When it is close to 0, there is no correlation.
分析部３２は、第１項目を設定し、第１項目に対する第２項目を設定し、蓄積部３１に蓄積されている第１項目の第１データと第２項目の第２データとに基づいて、分析単位ごとに相関係数を算出する。また、分析部３２は、１対１の関係にある、すなわち、１つの第１項目と１つの第２項目との相関係数を算出する。分析部３２は、第１項目と第２項目の全ての組み合わせについての相関係数を算出する。
例えば、第１項目と第２項目の関係として以下のようなものがある。
The analysis unit 32 sets the first item, sets the second item for the first item, and based on the first data of the first item and the second data of the second item stored in the storage unit 31. The correlation coefficient is calculated for each analysis unit. The analysis unit 32 has a one-to-one relationship, that is, calculates a correlation coefficient between one first item and one second item. The analysis unit 32 calculates a correlation coefficient for all combinations of the first item and the second item.
For example, the relationship between the first item and the second item is as follows.
（ｉ）第１項目として、健診項目群の中の各項目を選択し、第２項目として、勤怠項目群の中の各項目、人事項目群の中の各項目、ストレスチェック項目群の中の各項目、給与項目の中の各項目、日常項目群の中の各項目、医療項目群の中の各項目を選択し、それぞれの組み合わせについての相関係数を算出する。
（ｉｉ）第１項目として、ストレスチェック項目群の各項目を選択し、第２項目として、健診項目群の中の各項目、勤怠項目群の中の各項目、人事項目群の中の各項目、給与項目の中の各項目、日常項目群の中の各項目、医療項目群の中の各項目を選択し、それぞれの組み合わせについての相関係数を算出する。
（ｉｉｉ）第１項目として、業績項目群の各業績項目を選択し、第２項目として、健診項目群の中の健診項目、勤怠項目群の中の各勤怠項目、人事項目群の中の各人事項目、ストレスチェック項目群の中の各ストレスチェック項目、給与項目群の中の各給与項目、日常項目群の中の各日常項目、医療項目群の中の各項目を選択し、それぞれの組み合わせについての相関係数を算出する。
なお、人事項目群の昇進、降格、出向、出向解除、単身赴任、単身赴任解除、休職、復職、結婚、離婚、出産などの項目については、イベントが発生した／しないをデータとする。
(I) Select each item in the medical examination item group as the first item, and select each item in the attendance item group, each item in the personnel item group, and the stress check item group as the second item. Each item, each item in the salary item, each item in the daily item group, and each item in the medical item group are selected, and a correlation coefficient is calculated for each combination.
(Ii) Each item of the stress check item group is selected as the first item, and each item in the medical examination item group, each item in the attendance item group, and each item in the personnel item group is selected as the second item. The item, each item in the salary item, each item in the daily item group, and each item in the medical item group are selected, and a correlation coefficient for each combination is calculated.
(Iii) As the first item, select each performance item in the performance item group, and as the second item, in the medical examination item in the medical examination item group, each attendance item in the attendance item group, and in the personnel item group Select each personnel item, each stress check item in the stress check item group, each salary item in the salary item group, each daily item in the daily item group, each item in the medical item group, respectively The correlation coefficient for the combination is calculated.
For items such as promotion, relegation, seconding, seconding, single appointment, single appointment release, leave, reinstatement, marriage, divorce, childbirth, etc. of the personnel item group, data on whether or not an event has occurred is used.
ステップＳ１３において、分析部３２は、第１項目に対して相関の高い第２項目を第１項目に対する関連項目として抽出する。分析部３２は、正の相関の閾値として第１閾値をメモリなどの記憶部に格納し、負の相関の閾値として第２の閾値をメモリなどの記憶部に格納している。分析部３２は、第１項目に対する第２項目の相関係数を算出したとき、相関係数が第１閾値より大きい第２項目と、第２閾値より小さい第２項目を、相関が高い関連項目として抽出する。
また、他の例として、分析部３２は、算出された相関係数の絶対値がメモリなどの記憶部に格納された閾値より大きいかどうかを判断し、相関係数の絶対値が閾値より大きい第２項目を、相関が高い関連項目として抽出する。
In step S13, the analysis unit 32 extracts a second item having a high correlation with the first item as a related item with respect to the first item. The analysis unit 32 stores a first threshold value as a positive correlation threshold value in a storage unit such as a memory, and stores a second threshold value as a negative correlation threshold value in a storage unit such as a memory. When the analysis unit 32 calculates the correlation coefficient of the second item with respect to the first item, the second item whose correlation coefficient is larger than the first threshold and the second item whose correlation coefficient is smaller than the second threshold are related items with high correlation. Extract as
As another example, the analysis unit 32 determines whether the calculated absolute value of the correlation coefficient is larger than a threshold value stored in a storage unit such as a memory, and the absolute value of the correlation coefficient is larger than the threshold value. The second item is extracted as a related item having a high correlation.
例えば、上記（ｉ）〜（ｉｉｉ）の例では、第１項目に対して以下のような第２項目が相関が高く関連項目として抽出される。
（ｉ）第１項目が健診項目群のＢＭＩであるとき、関連項目として、勤怠項目群の中の残業時間、人事項目群の中の結婚や単身赴任、ストレスチェック項目群の中の仕事の負荷、日常項目の中の運動量や消費カロリーや摂取カロリーが抽出される。
（ｉｉ）第１項目がストレスチェック項目群の総合判定であるとき、関連項目として、勤怠項目群の中の残業時間や休出日数、人事項目群の中の部門異動、健診項目群の中の体重や血圧、日常項目群の血圧や歩数や睡眠時間が抽出される。
（ｉｉｉ）第１項目が業績項目の売上額であるとき、関連項目として、勤怠項目群の中の残業時間や休暇日数、健診項目群の中の総コレステロール、ストレスチェック項目群の総合判定、日常項目群の中の睡眠時間が抽出される。
For example, in the examples (i) to (iii) above, the following second item is extracted as a related item with high correlation with respect to the first item.
(I) When the first item is the BMI of the medical examination item group, as related items, overtime hours in the attendance item group, marriage or single assignment in the personnel item group, work in the stress check item group Load, exercise amount in daily items, calorie consumption and calorie intake are extracted.
(Ii) When the first item is a comprehensive judgment of the stress check item group, as related items, overtime hours and days off in the time item group, department changes in the personnel item group, in the medical examination item group The body weight and blood pressure, the blood pressure, the number of steps and the sleep time of the daily item group are extracted.
(Iii) When the first item is the sales amount of the performance item, as related items, overtime hours and leave days in the attendance item group, total cholesterol in the medical examination item group, comprehensive judgment of the stress check item group, Sleep time in the daily items is extracted.
分析部３２で第１項目に対する関連項目となる第２項目が抽出されると、ステップＳ１４において、登録部３３は、第１項目と第２項目の組み合わせを、識別データを付与してメモリに登録する。例えば、生活習慣病の判定に用いる各健診項目に対する関連項目を、生活習慣病に対する関連項目として登録する。例えば、メタボリックシンドロームは、腹囲、ＢＭＩ、収縮時血圧、拡張時血圧、血糖、ＨＤＬコレステロールなどから決定される。そこで、登録部３３は、腹囲、ＢＭＩ、収縮時血圧、拡張時血圧、血糖、ＨＤＬコレステロールなどのそれぞれを第１項目に設定する。そして、腹囲、ＢＭＩ、収縮時血圧、拡張時血圧、血糖、ＨＤＬコレステロールなどのそれぞれに対する関連項目である第２項目を関連付ける。登録部３３は、メタボリックシンドロームに関連する第１項目のそれぞれと、第１項目のそれぞれに関連付いた関連項目である第２項目の組み合わせを、メタボリックシンドロームの定義として登録する。管理サーバ１０は、登録部３３の定義を取得し、従業員の操作に応じて選択された定義の第１項目の項目データと第２項目の項目データを各記憶部２１〜２８から取得し、例えば、個人レポートを出力する。 When the analysis unit 32 extracts a second item that is a related item for the first item, in step S14, the registration unit 33 registers the combination of the first item and the second item in the memory with identification data. To do. For example, a related item for each health check item used for determination of lifestyle-related diseases is registered as a related item for lifestyle-related diseases. For example, metabolic syndrome is determined from abdominal circumference, BMI, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, blood glucose, HDL cholesterol, and the like. Therefore, the registration unit 33 sets each of abdominal girth, BMI, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, blood glucose, HDL cholesterol, and the like as the first item. Then, second items that are related items such as waist circumference, BMI, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, blood glucose, and HDL cholesterol are associated. The registration unit 33 registers each combination of the first item related to the metabolic syndrome and the second item that is a related item related to each of the first items as the definition of the metabolic syndrome. The management server 10 acquires the definition of the registration unit 33, acquires the item data of the first item and the item data of the second item selected according to the operation of the employee from each storage unit 21 to 28, For example, a personal report is output.
（健診結果を従業員が見る場合）
図６は、健診結果を従業員が見る場合の手順を示すフローチャートである。
ステップＳ２１において、クライアント端末３を操作して従業員がクライアント端末３から従業員コードなどを管理サーバ１０に送信する。このとき、従業員は、メタボリックシンドロームに関連する情報を知りたいとき、登録部３３が登録したメタボリックシンドロームの定義を選択し、管理サーバ１０に送信する。
(When employees see the results of medical examinations)
FIG. 6 is a flowchart showing a procedure when an employee views the medical examination result.
In step S <b> 21, the employee operates the client terminal 3 to transmit the employee code and the like from the client terminal 3 to the management server 10. At this time, when the employee wants to know information related to the metabolic syndrome, the employee selects the definition of the metabolic syndrome registered by the registration unit 33 and transmits the definition to the management server 10.
ステップＳ２２において、管理サーバ１０の抽出部１３は、受信した定義に従った第１項目のデータを抽出する。例えば、メタボリックシンドロームが選択されているとき、メタボリックシンドロームに関連するＢＭＩの項目データを第１項目として抽出する。同様に、抽出部１３は、第１項目として、腹囲、収縮時血圧、拡張時血圧、血糖、ＨＤＬコレステロールの項目データを抽出する。 In step S22, the extraction unit 13 of the management server 10 extracts data of the first item according to the received definition. For example, when the metabolic syndrome is selected, the BMI item data related to the metabolic syndrome is extracted as the first item. Similarly, the extraction unit 13 extracts item data of abdominal circumference, systolic blood pressure, dilated blood pressure, blood glucose, and HDL cholesterol as the first item.
ステップＳ２３において、抽出部１３は、各第１項目に対する関連項目となっている第２項目を抽出する。例えば、第１項目としてのＢＭＩの関連情報である勤怠項目群の中の残業時間、人事項目群の結婚や単身赴任、ストレスチェック項目群の中の仕事の負荷、日常項目の中の運動量や消費カロリーや摂取カロリーの項目データを抽出する。
なお、さらにユーザによって選択された項目を抽出するようにしてもよい。
In step S23, the extraction unit 13 extracts a second item that is a related item for each first item. For example, overtime hours in the attendance item group, which is related information of the BMI as the first item, marriage and single assignment of the personnel item group, work load in the stress check item group, exercise amount and consumption in the daily item Extract item data of calories and intake calories.
In addition, you may make it extract the item selected by the user.
ステップＳ２４において、管理サーバ１０の出力制御部１４は、レポートの要求のあったクライアント端末３に送信する出力データとしてのレポートを生成する。出力制御部１４は、要求のあった出力形態でクライアント端末３にレポートを送信する。クライアント端末３では、レポートをモニタに表示して、または、プリンタで印刷して、従業員がレポートを閲覧することができる。 In step S24, the output control unit 14 of the management server 10 generates a report as output data to be transmitted to the client terminal 3 that requested the report. The output control unit 14 transmits the report to the client terminal 3 in the requested output form. At the client terminal 3, the report can be displayed on a monitor or printed by a printer so that an employee can view the report.
図７は、レポートの出力形態を示す図である。
このレポート４１では、選択された項目データのグラフを重畳させて表示する。具体的に、レポート４１は、ラジオボタン４２が設けられており、ラジオボタン４２では、縦並び表示の出力形態か重畳表示の出力形態の何れかの出力形態を選択でき、ここでは、重畳表示を行う出力形態が選択されている。また、レポート４１では、組み合わせパターンがプルダウンメニューによって選択することができる。この第１プルダウンメニュー４３では、「健診結果の確認」などの項目の他に、「ストレスチェック結果の確認」などを選択することができ、さらに、ここでは、ユーザの選択した定義である「メタボリックシンドローム」が選択されている。また、表示する対象データを選択する第２プルダウンメニュー４４が設けられている。第２プルダウンメニュー４４では、大項目の指定項目として、「勤怠」、「人事」、「ストレスチェック結果」、「健診」、「日常」の中から選択することができる。そして、選択された大項目は、さらに、指定項目の小項目として、項目データを選択することができる。図７の例では、選択されている「メタボリックシンドローム」に合わせて、「勤怠」と「人事」と「ストレスチェック」と「健診」と「日常」が選択されている。出力制御部１４は、抽出部１３で、人事データ記憶部２１と勤怠データ記憶部２２と健診データ記憶部２４とストレスチェックデータ記憶部２５と日常データ記憶部２７とにアクセスし、選択された小項目のデータを抽出し、レポート４１に加える。レポート４１は、各項目のグラフが時間軸上の位置を整合させて揃え、更に重畳されることで、メタボリックシンドロームに関する各データを、健診結果だけでなく、人事や勤怠などの項目と合わせて確認することができる。
FIG. 7 is a diagram illustrating a report output form.
In this report 41, a graph of the selected item data is superimposed and displayed. Specifically, the report 41 is provided with a radio button 42, and the radio button 42 can select either an output form of a vertically arranged display or an output form of a superimposed display. The output form to be performed is selected. In the report 41, a combination pattern can be selected from a pull-down menu. In the first pull-down menu 43, in addition to items such as “confirmation of medical checkup result”, “confirmation of stress check result” and the like can be selected. Further, here, the definition selected by the user is “ Metabolic syndrome "is selected. In addition, a second pull-down menu 44 for selecting target data to be displayed is provided. In the second pull-down menu 44, it is possible to select from “Attendance”, “Personnel”, “Stress Check Result”, “Health Checkup”, and “Daily” as the major item designation. The selected large item can further select item data as a small item of the designated item. In the example of FIG. 7, “Attendance”, “Personnel”, “Stress Check”, “Health Checkup”, and “Daily” are selected in accordance with the selected “Metabolic Syndrome”. The output control unit 14 is selected by the extraction unit 13 by accessing the personnel data storage unit 21, the attendance data storage unit 22, the medical examination data storage unit 24, the stress check data storage unit 25, and the daily data storage unit 27. Data of small items is extracted and added to the report 41. In the report 41, the graph of each item is aligned and aligned on the time axis, and further superimposed so that each data related to the metabolic syndrome is combined with items such as human resources and attendance as well as the results of the medical examination. Can be confirmed.
なお、図７に示す出力形態は、クライアント端末３のモニタに表示されている状態において、ラジオボタン４２で縦並び表示がマウスなどの操作部を用いて選択されると、出力制御部１４が新たに選択された出力形態の出力データを生成する。そして、クライアント端末３のモニタに表示する。 7 is displayed on the monitor of the client terminal 3, when the vertical display is selected by the radio button 42 using an operation unit such as a mouse, the output control unit 14 is newly displayed. The output data of the output form selected in (1) is generated. Then, it is displayed on the monitor of the client terminal 3.
（統計分析処理２）
データウェアハウス３０の分析部３２では、次のように蓄積部３１に蓄積されたデータの統計分析を行う。具体的に、蓄積部３１に蓄積された人事項目群、勤怠項目群、給与項目群、健診項目群、ストレスチェック項目群、業績項目群、日常項目群、医療項目群の何れかの第１項目と他の第２項目との相関を、重回帰分析によって算出するとともに、第１項目と第２項目の関係を示す関係式を生成する。
(Statistical analysis process 2)
The analysis unit 32 of the data warehouse 30 performs statistical analysis of data accumulated in the accumulation unit 31 as follows. Specifically, the first of any of the personnel item group, the attendance item group, the salary item group, the medical examination item group, the stress check item group, the performance item group, the daily item group, and the medical item group stored in the storage unit 31. The correlation between the item and the other second item is calculated by multiple regression analysis, and a relational expression indicating the relationship between the first item and the second item is generated.
図８は、統計分析処理２の手順を示すフローチャートである。
ステップＳ３１において、データウェアハウス３０の分析部３２は、統計分析を行う分析単位を設定する。例えば、分析部３２は、１か月、３か月、６か月、１年、…などの分析を行う期間を設定する。
FIG. 8 is a flowchart showing the procedure of the statistical analysis process 2.
In step S31, the analysis unit 32 of the data warehouse 30 sets an analysis unit for performing statistical analysis. For example, the analysis unit 32 sets a period for performing analysis such as one month, three months, six months, one year, and so on.
ステップＳ３２において、分析部３２は、第１項目（目的変数）を設定し、第１項目に対する第２項目（説明変数）を設定し、蓄積部３１に蓄積されている第１項目の第１データと第２項目の第２データとに基づいて、分析単位ごとに重回帰分析を行い、１つの第１項目（目的変数）に対する複数の第２項目（説明変数）のｔ値を算出する。ｔ値は、絶対値が大きいほど影響が大きいことを示す値である。 In step S <b> 32, the analysis unit 32 sets the first item (object variable), sets the second item (explanatory variable) for the first item, and stores the first data of the first item stored in the storage unit 31. And the second data of the second item, a multiple regression analysis is performed for each analysis unit, and t values of a plurality of second items (explanatory variables) for one first item (object variable) are calculated. The t value is a value indicating that the larger the absolute value, the greater the influence.
第１項目と第２項目の関係の具体例としては以下のようなものがある。
（ｉ）第１項目（目的変数）が健診項目群の中の各項目のとき、第２項目（説明変数）が勤怠項目群の中の各項目、人事項目群の中の各項目、ストレスチェック項目群の中の各項目、給与項目の中の各項目、日常項目群の中の各項目、医療項目群の中の各項目。
（ｉｉ）第１項目（目的変数）がストレスチェック項目群の中の各ストレスチェック項目のとき、第２項目（説明変数）が健診項目群の中の健診項目、勤怠項目群の中の各勤怠項目、人事項目群の中の各人事項目、給与項目の中の各項目、および、日常項目群の中の各日常項目、医療項目群の中の各項目。
（ｉｉｉ）第１項目（目的変数）が業績項目群の各業績項目のとき、第２項目（説明変数）が健診項目群の中の健診項目、勤怠項目群の中の各勤怠項目、人事項目群の中の各人事項目、ストレスチェック項目群の中の各ストレスチェック項目、給与項目群の中の各給与項目、日常項目群の中の各日常項目、医療項目群の中の各項目。
Specific examples of the relationship between the first item and the second item include the following.
(I) When the first item (objective variable) is each item in the medical examination item group, the second item (explanatory variable) is each item in the attendance item group, each item in the personnel item group, stress Each item in the check item group, each item in the salary item, each item in the daily item group, each item in the medical item group.
(Ii) When the first item (objective variable) is each stress check item in the stress check item group, the second item (explanatory variable) is in the medical examination item in the medical examination item group and in the attendance item group Each attendance item, each personnel item in the personnel item group, each item in the salary item, each daily item in the daily item group, and each item in the medical item group.
(Iii) When the first item (objective variable) is each performance item of the performance item group, the second item (explanatory variable) is a medical examination item in the medical examination item group, each attendance item in the attendance item group, Each personnel item in the personnel item group, each stress check item in the stress check item group, each salary item in the salary item group, each daily item in the daily item group, each item in the medical item group .
ステップＳ３３において、分析部３２は、重回帰分析で求めたｔ値がメモリなどの記憶部に格納している条件を満たさない第２項目（説明変数）を対象から外す。そして、分析部３２は、再度重回帰分析を行う。具体的には、分析部３２は、説明変数のｔ値がｔ２＜２のものを外し、再度重回帰分析を行い、全ての説明変数のｔ値がｔ２≧２になるまで重回帰分析を繰り返す。これにより、第１項目と相関が低い第２項目を除外することができ、残った第２項目が関連項目となる。 In step S33, the analysis unit 32 excludes the second item (explanatory variable) from which the t value obtained by the multiple regression analysis does not satisfy the condition stored in the storage unit such as a memory. And the analysis part 32 performs a multiple regression analysis again. Specifically, the analysis unit 32 removes the t-value of the explanatory variable from t 2 <2, performs the multiple regression analysis again, and performs the multiple regression analysis until the t-value of all the explanatory variables becomes t 2 ≧ 2. repeat. Thereby, the 2nd item with low correlation with the 1st item can be excluded, and the 2nd remaining item becomes a related item.
ステップＳ３４において、分析部３２は、全ての説明変数のｔ値がｔ２≧２になったとき、重回帰分析の結果から、傾きと切片を得て目的変数と説明変数の関係式を生成する。
図９は、重回帰分析を示す図である。
Ｘ１〜Ｘ８が説明変数であり、Ｙが目的変数である。１回目の重回帰分析では、目的変数Ｙと説明変数Ｘ１、Ｘ５、Ｘ６のｔ値がｔ２＜２であったため、説明変数Ｘ１、Ｘ５、Ｘ６を除外する。２回目の重回帰分析では、説明変数Ｘ７とｔ値がｔ２＜２であったため、説明変数Ｘ７を除外する。３回目の重回帰分析では、全ての説明変数Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ８のｔ値がｔ２≧２閾値以上となり、関連項目として抽出される。
また、関係式として、以下の式が生成される。
Ｙ＝ａＸ２＋ｂＸ３＋ｃＸ４＋ｄＸ８＋ｅ
※ａ，ｂ，ｃ，ｄが傾き、ｅが切片
In step S34, when the t values of all the explanatory variables become t 2 ≧ 2, the analysis unit 32 obtains a slope and an intercept from the result of the multiple regression analysis, and generates a relational expression between the objective variable and the explanatory variable. .
FIG. 9 is a diagram showing a multiple regression analysis.
X1 to X8 are explanatory variables, and Y is an objective variable. In the first multiple regression analysis, since the t values of the objective variable Y and the explanatory variables X1, X5, and X6 are t 2 <2, the explanatory variables X1, X5, and X6 are excluded. In the second multiple regression analysis, since the explanatory variable X7 and the t value are t 2 <2, the explanatory variable X7 is excluded. In the third multiple regression analysis, the t values of all the explanatory variables X2, X3, X4, and X8 are t 2 ≧ 2 threshold values or more and are extracted as related items.
Moreover, the following formula | equation is produced | generated as a relational expression.
Y = aX2 + bX3 + cX4 + dX8 + e
* A, b, c, d are tilted, e is intercept
分析部３２で第１項目に対する関連項目としての第２項目が抽出されると、ステップＳ３４において、登録部３３は、第１項目と第２項目の組み合わせと関係式を、メモリなどの記憶部に登録する。分析部３２は、データウェアハウス３０に蓄積されているデータを用いて、様々な第１項目（目的変数）に対する第２項目（説明変数）の関係式を生成し、記憶部に登録する。 When the analysis unit 32 extracts the second item as the related item for the first item, in step S34, the registration unit 33 stores the combination of the first item and the second item and the relational expression in a storage unit such as a memory. sign up. Using the data stored in the data warehouse 30, the analysis unit 32 generates relational expressions for the second item (explanatory variable) for various first items (object variables) and registers them in the storage unit.
（個人の将来予測）
図１０は、従業員個人の将来予測をする処理のフローチャートである。
分析部３２は、図８および図９で生成した関係式に従って各従業員の第１項目（目的変数）の将来の値を予測する。ステップＳ４１において、分析部３２は、将来予測を行う従業員の第１項目（目的変数Ｙ）を、例えば一覧の中から選択する。例えば、分析部３２は、健診項目群の中の健診項目、ストレスチェック項目群の中の各ストレスチェック項目、業績項目群の中の業績項目の何れかを選択する。そして、分析部３２は、選択した第１項目（目的変数）の関係式を設定する。
(Individual future prediction)
FIG. 10 is a flowchart of a process for predicting the future of individual employees.
The analysis unit 32 predicts the future value of the first item (objective variable) of each employee according to the relational expressions generated in FIGS. 8 and 9. In step S41, the analysis part 32 selects the 1st item (objective variable Y) of the employee who performs future prediction from the list, for example. For example, the analysis unit 32 selects any one of the health check item in the health check item group, each stress check item in the stress check item group, and the performance item in the performance item group. Then, the analysis unit 32 sets a relational expression of the selected first item (object variable).
ステップＳ４２において、分析部３２は、設定した関係式で使用する第２項目（説明変数Ｘ）を抽出する。
ステップＳ４３において、分析部３２は、将来予測を行う特定日（年月日）を指定する。分析部３２は、将来の特定日における第２項目（説明変数Ｘ）の値を最小二乗法によって算出する。
In step S42, the analysis unit 32 extracts the second item (explanatory variable X) used in the set relational expression.
In step S43, the analysis unit 32 designates a specific date (year / month / day) for performing future prediction. The analysis unit 32 calculates the value of the second item (explanatory variable X) on a specific date in the future by the least square method.
ステップＳ４４において、分析部３２は、ステップＳ３で算出した第２項目（説明変数Ｘ）の値を算出式に適用して、第１項目（目的変数Ｙ）を算出する。
管理サーバ１０の抽出部１３は、分析部３２の算出した第２項目（説明変数Ｘ）や第１項目（目的変数Ｙ）を取得し、レポート４１の中で、将来の第１項目（目的変数Ｙ）の値、または、この値に基づいた専門家などのコメントを従業員に報告する。
In step S44, the analysis unit 32 calculates the first item (object variable Y) by applying the value of the second item (explanatory variable X) calculated in step S3 to the calculation formula.
The extraction unit 13 of the management server 10 acquires the second item (explanatory variable X) and the first item (object variable Y) calculated by the analysis unit 32, and in the report 41, the future first item (object variable) Report the value of Y) or comments from experts based on this value to the employee.
上記実施形態によれば、以下に列挙する効果を得ることができる。
（１）図５に示すように、分析部３２は、第１項目に対する第２項目の相関を算出し、相関の高い第２項目を関連項目として登録するので、第１項目に対する関連項目に関するデータをレポート４１に含めることができる。したがって、従業員などは、例えば、特定の健診項目と、これに関連の高い関連項目とを関連付けて知ることができる。
According to the above embodiment, the effects listed below can be obtained.
(1) As shown in FIG. 5, the analysis unit 32 calculates the correlation of the second item with respect to the first item, and registers the second item with high correlation as the related item. Can be included in the report 41. Therefore, the employee or the like can know, for example, a specific medical examination item and a related item highly related thereto.
（２）関連項目を抽出するにあたっては、分析単位となる期間を指定することで、関連項目の抽出に自由度を持たせることができる。無用に長い期間を設定して、関連項目の抽出処理を行う必要が無くなる。 (2) When extracting the related items, it is possible to give a degree of freedom to the extraction of the related items by designating a period as an analysis unit. There is no need to set an unnecessarily long period and perform related item extraction processing.
（３）健診項目群、ストレスチェック項目群、および、勤怠項目群だけでなく、人事項目群や業績項目群など多くの項目群を含めて、第１項目に対する関連項目を抽出することができる。すなわち、第１項目に対する関連項目の抽出する範囲を広くすることができる。これにより、第１項目に対して相関の高い第２項目を広い範囲の項目から選択することができる。 (3) The related items for the first item can be extracted including not only the medical examination item group, the stress check item group, and the attendance item group, but also many item groups such as the personnel item group and the performance item group. . That is, it is possible to widen the range for extracting the related items for the first item. Accordingly, the second item having a high correlation with the first item can be selected from a wide range of items.
（４）図８および図９に示すように、重回帰分析によって、相関の高い説明変数を抽出することができる。
（５）関係式を生成することで、従業員ごとに、第１項目（目的変数）の将来を予測することができ、予測結果を、従業員に知らせることができる。
(4) As shown in FIGS. 8 and 9, explanatory variables with high correlation can be extracted by multiple regression analysis.
(5) By generating the relational expression, the future of the first item (objective variable) can be predicted for each employee, and the employee can be notified of the prediction result.
（６）レポート４１には、第１項目と、第１項目に相関が高い関連項目が含まれるので、これを見る従業員も、第１項目と関連項目の関連性を容易に把握することができる。
（７）レポート４１は、時間軸を揃えて第１項目と関連項目が表示されるので、これらの項目の相関を容易に把握することができる。
(6) Since the report 41 includes the first item and a related item having a high correlation with the first item, an employee who sees this can easily grasp the relationship between the first item and the related item. it can.
(7) Since the report 41 displays the first item and the related item with the same time axis, the correlation between these items can be easily grasped.
なお、上記実施形態は、以下のように適宜変更して実施することもできる。
・レポート４１は、従業員だけではなく、人事担当者や産業医などが各端末を操作して取得できるようにしてもよい。
In addition, the said embodiment can also be suitably changed and implemented as follows.
The report 41 may be acquired not only by employees but also by personnel personnel or industrial physicians by operating each terminal.
・レポート４１は、グラフとして表示するのではなく、一覧表で表示してもよい。
・蓄積部３１には、少なくとも、健診項目群に関するデータ、ストレスチェック項目群に関するデータ、勤怠項目群に関するデータが格納されていればよい。さらに、人事項目群に関するデータ、業績項目群に関するデータが蓄積されていてもよい。すなわち、多くの項目群のデータが蓄積されているほど、関連項目を広い範囲から抽出することができる。
The report 41 may be displayed as a list instead of being displayed as a graph.
-The accumulation | storage part 31 should just store the data regarding a medical examination item group, the data regarding a stress check item group, and the data regarding an attendance item group at least. Furthermore, data on personnel item groups and data on performance item groups may be accumulated. That is, the more items of data stored, the more related items can be extracted from a wider range.
・分析単位の設定は、省略してもよい。
・分析部３２や登録部３３は、管理サーバ１０に設けるようにしてもよい。また、データウェアハウス３０の蓄積部３１の機能も管理サーバ１０に備えるようにしてもよい。
・ Setting of analysis unit may be omitted.
The analysis unit 32 and the registration unit 33 may be provided in the management server 10. Further, the management server 10 may be provided with the function of the storage unit 31 of the data warehouse 30.
１…ネットワーク、２…クライアント端末、３（３ａ，３ｂ）…クライアント端末、４…クライアント端末、５…人事勤怠管理サーバ、６…健診管理サーバ、７…ストレスチェック管理サーバ、８…業績管理サーバ、１０…管理サーバ、１１…制御部、１２…管理部、１３…抽出部、１４…出力制御部、２１…人事データ記憶部、２１ａ…人事レコード、２２…勤怠データ記憶部、２２ａ…勤怠レコード、２３…給与データ記憶部、２３ａ…給与レコード、２４…健診データ記憶部、２４ａ…健診レコード、２５…ストレスチェックデータ記憶部、２５ａ…ストレスチェックレコード、２６…業績データ記憶部、２６ａ…業績レコード、２７…日常データ記憶部、２７ａ…日常レコード、２８…医療データ記憶部、２８ａ…医療レコード、３０…データウェアハウス、３１…蓄積部、３２…分析部、３３…登録部、４１…レポート、４２…ラジオボタン、４３…第１プルダウンメニュー、４４…第２プルダウンメニュー。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Network, 2 ... Client terminal, 3 (3a, 3b) ... Client terminal, 4 ... Client terminal, 5 ... Personnel attendance management server, 6 ... Medical examination management server, 7 ... Stress check management server, 8 ... Performance management server DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Management server, 11 ... Control part, 12 ... Management part, 13 ... Extraction part, 14 ... Output control part, 21 ... Personnel data storage part, 21a ... Personnel record, 22 ... Attendance data storage part, 22a ... Attendance record 23 ... Salary data storage unit, 23a ... Salary record, 24 ... Medical check data storage unit, 24a ... Medical check record, 25 ... Stress check data storage unit, 25a ... Stress check record, 26 ... Performance data storage unit, 26a ... Achievement record, 27 ... Daily data storage unit, 27a ... Daily record, 28 ... Medical data storage unit, 28a ... Medical record, 3 ... data warehouse, 31 ... storage part, 32 ... analyzer, 33 ... registration unit, 41 ... report, 42 ... radio buttons, 43 ... first pull-down menus, 44 ... second pull-down menu.
Claims (8)
前記勤怠項目群、前記健康診断項目群および前記ストレスチェック項目群のうちの１つが第１項目群であり、前記第１項目群以外の少なくとも１つが第２項目群であり、
前記第１項目群を構成する各第１項目の結果を履歴として示すデータが第１データであり、前記第２項目群を構成する各第２項目の結果を履歴として示すデータが第２データであり、
前記第１データに対する前記第２データの相関が、相関の高さを示す条件を満たすときに、前記第２項目を関連項目として抽出する分析部と
を備える労務環境改善システム。 An accumulating unit for accumulating data indicating the results of the items constituting the attendance item group, the health examination item group, and the stress check item group as a history;
One of the attendance item group, the health check item group, and the stress check item group is a first item group, and at least one other than the first item group is a second item group,
Data indicating the result of each first item constituting the first item group as history is first data, and data indicating the result of each second item constituting the second item group as history is second data. Yes,
An labor environment improvement system comprising: an analysis unit that extracts the second item as a related item when the correlation of the second data with respect to the first data satisfies a condition indicating a high degree of correlation.
請求項１に記載の労務環境改善システム。 The labor environment improvement system according to claim 1, wherein the analysis unit sets a period to be an analysis unit and extracts the second item as the related item in the set period.
請求項１または２に記載の労務環境改善システム。 3. The labor according to claim 1, wherein the accumulation unit further accumulates data indicating a result of each item constituting the item group as a history regarding at least one item group of the personnel item group and the achievement item group. Environmental improvement system.
請求項１ないし３のうち何れか１項に記載の労務環境改善システム。 The labor environment improvement system according to any one of claims 1 to 3, wherein the analysis unit excludes the second item that does not satisfy the condition from the related items by multiple regression analysis.
請求項４に記載の労務環境改善システム。 The analysis unit calculates the second data on a specific date in the future with respect to the second item extracted as the related item, and calculates the first data on the specific date based on the calculated second data The labor environment improvement system according to claim 4.
請求項１ないし５のうち何れか１項に記載の労務環境改善システム。 The output control part which outputs the 1st data of the said 1st item and the 2nd data of the 2nd item extracted as the said related item to an output part is further provided. Labor environment improvement system.
前記勤怠項目群、前記健康診断項目群および前記ストレスチェック項目群のうちの１つが第１項目群であり、前記第１項目群以外の少なくとも１つが第２項目群であり、
前記第１項目群を構成する各第１項目の結果を履歴として示すデータが第１データであり、前記第２項目群を構成する各第２項目の結果を履歴として示すデータが第２データであり、
分析部が前記第１データに対する前記第２データの相関が、相関の高さを示す条件を満たすときに、前記第２項目を関連項目として抽出する
労務環境改善方法。 Accumulate data that shows the results of each item that makes up the attendance item group, health examination item group and stress check item group as a history,
One of the attendance item group, the health check item group, and the stress check item group is a first item group, and at least one other than the first item group is a second item group,
Data indicating the result of each first item constituting the first item group as history is first data, and data indicating the result of each second item constituting the second item group as history is second data. Yes,
The labor environment improvement method, wherein the analysis unit extracts the second item as a related item when the correlation of the second data with respect to the first data satisfies a condition indicating a high degree of correlation.
勤怠項目群、健康診断項目群およびストレスチェック項目群を構成する各項目の結果を履歴として示すデータを蓄積部に蓄積する手段と、
前記勤怠項目群、前記健康診断項目群および前記ストレスチェック項目群のうちの１つが第１項目群であり、前記第１項目群以外の少なくとも１つが第２項目群であり、
前記第１項目群を構成する各第１項目の結果を履歴として示すデータが第１データであり、前記第２項目群を構成する各第２項目の結果を履歴として示すデータが第２データであり、
分析部が前記第１データに対する前記第２データの相関が、相関の高さを示す条件を満たすときに、前記第２項目を関連項目として抽出する手段
として機能させることを特徴とする労務環境改善プログラム。 Computer
Means for accumulating in the accumulating unit data indicating the results of each item constituting the attendance item group, health check item group and stress check item group as a history;
One of the attendance item group, the health check item group, and the stress check item group is a first item group, and at least one other than the first item group is a second item group,
Data indicating the result of each first item constituting the first item group as history is first data, and data indicating the result of each second item constituting the second item group as history is second data. Yes,
The labor environment improvement, wherein the analysis unit functions as means for extracting the second item as a related item when the correlation of the second data with respect to the first data satisfies a condition indicating a high level of correlation. program.
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