実験結果の考察

4.4 ^{探索作業に関する} AR システムとマニュアルの定量評

抽出した図4.14を示す。前者の場合、部品の数の増加に応じて緩やかな作業時間の上 昇が見られたものの、大きな変化は認められなかった。これは、机上に記憶した部品 と類似しているものが無いので、部品ごとの比較作業がすばやくかつ同時に行なわれ ているためと考えられる。即ち、類似性が低い集合から一意に部品を選び出す作業も、

認知作業のループは少なく、あったとしても無視できるくらい短いものと考えられる ためARシステムの場合と同様に、この結果を線形近似して作業時間の推定式が立て たところ、式(4.2)が得られた。

y = 0.13x+ 2.65 (4.2)

一方、2個以上部品が存在する部品グループに正解が含まれている場合は図4.14のよ うな単調増加傾向が見られる。ここでマニュアルを用いた探索作業において類似した 部品を比較して正解を選び出すというプロセスについて考えると、作業者は部品の1 対1比較を繰り返して、目的の部品に到達していると予想される。ここで探索作業にお いて全ての部品の一対一比較すると仮定すればその回数は、部品の個数をnとすると

nC₂回である。即ち、個数の二乗に比例するものと考えられる。そこで2次関数で多項 式近似したところ図4.14のような曲線が得られた。曲線の式は式(4.3)のようになる。

y = 0.78x²−1.49x+ 3.56 (4.3)

4.4.2 探索作業時間のモデリング

前項の結果を受けて、ARシステム、マニュアル、両方の探索作業に要する時間を推 定する式をモデリングする。部品の探索作業に要する時間をy秒、総部品数をx個と する。まずARシステムを用いた場合の作業時間の推定式は、式(4.1)より、式(4.4)と なる。

y = 0.042x+ 2.36 (4.4)

次にマニュアルを用いた場合の推定式について述べる。目的となる部品と互いに類似 性が強い部品がない場合、即ち、独立した部品を探索する場合、推定式は、式(4.3)よ

り式(4.5)のようになる。

y = 0.13x+ 2.65 (4.5)

図 4.14: マニュアルを用いた探索作業の作業時間

部品の個数が2個以上で部品グループが1個の場合、即ち、全てが互いに類似性が強 い部品の中から探索する場合の推定式は、式(4.3)より式(4.6)となる。

y = 0.78x²−1.49x+ 3.56 (4.6)

さらにここで目的の部品が存在する部品グループにある部品の数をx₁、部品グルー プの数をx₂とすると探索作業が部品の種類の分類を行ない、そののちに類似した部品 の比較作業を行なっていると考えると推定式は、式(4.5)及び式(4.6)の和から、式(4.7) が求められる。

y = 0.78x²₁−1.49x₁+ 0.13x₂+ 6.20 (4.7)