• 

  1.全体イメージ (想定)

• 

  2.作成したアプリの設計

• 

  3. Einsteinの活用

• 

  4.アプリの利用方法 (打刻側)

• 

  5.アプリの利用方法(健康・疲労度確認)

顔検知勤怠システム

問題提起

• 従業員の健康管理の必要性
  • 健康・疲労度は生産性に繋がる
  • 社会的な背景(働き方改革)
    • 従業員の健康配慮義務など
• 従業員の疲労蓄積を察知してケアをする必要がある
  • 最悪、疲労の蓄積によるうつ病の発症もあり得る
• しかし日々、全従業員の健康・疲労度を把握するのは難しい

解決策

• 従業員の健康・疲労度を定量化により把握しコミュニケーションをとる
  • Einstein Image Classificationを利用し、顔から健康・疲労度を分類し定量化
  • 疲労している人にコミュニケーションをとる

効果

• 日々の勤怠で従業員の健康・疲労度を収集することで例えば以下の効果が見込まれる

• 例1

  • 一週間疲れた顔をしている従業員がすぐに分かる
  • 声をかける
  • 生産性の低下を予防

• 例2

  • 全体的に疲労が蓄積されていることを検知
  • ねぎらいに懇親会を開く
  • 従業員のモチベーションが向上

課題

• イメージではなく、写真を利用する
  • 本来は大量(2000～)の写真が必要
  • ネガティブな表情とナチュラルな表情の区別が難しく、学習データ収集の工夫が必要
  • 従業員の顔を学習に多くの顔写真が必要な為、容易に登録するための仕組みが必要

詳細は添付資料をご参照ください。

※下記リンクともう一つSalesforceアプリがあり、ログイン方法はメッセージ機能で送信いたします。 ※Chromeにて動作確認

Built With

• einstein-image-classifier
• heroku
• salesforce