(57)【要約】【課題】ユーザのストレスを抑制するストレス抑制システムを提供する。【解決手段】  本技術は、ストレス抑制システムに関する。本技術の一実施形態に係るストレス抑制システムは、ユーザの体温、心拍数、血圧、心電図、汗、及び血糖値のうち少なくとも１つのパラメータを測定する測定部と、上記測定により得られたデータを分析する分析部と、上記分析部による分析結果に応じて癒し効果を発生させる出力部とを含むウェアラブルデバイスを備える。【選択図】図１
2020202971.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの体温、心拍数、血圧、心電図、汗、及び血糖値のうち少なくとも１つのパラメータを測定する測定部と、
前記測定により得られたデータを分析する分析部と、
前記分析部による分析結果に応じて癒し効果を発生させる出力部と
を含むウェアラブルデバイスを具備する
ストレス抑制システム。
【請求項２】
請求項１に記載のストレス抑制システムであって、
前記測定部は、様々な状況における前記ユーザの前記少なくとも１つのパラメータを測定し、
前記分析部は、前記様々な状況における前記ユーザの前記少なくとも１つのパラメータ基づいて、前記ユーザが高ストレス状態になるのを抑制するために設定される閾値を設定し、
前記出力部は、前記ユーザの現在の前記少なくとも１つのパラメータが前記閾値以上である場合に、前記癒し効果を発生させる
ストレス抑制システム。
【請求項３】
請求項２に記載のストレス抑制システムであって、
前記様々な状況は、
運動時及び興奮時を含むアクティブな状況と、
着座時、睡眠時、及び勉強時を含む非アクティブな状況と
を含む
ストレス抑制システム。
【請求項４】
請求項３に記載のストレス抑制システムであって、
前記ウェアラブルデバイスは、前記アクティブな状況又は前記非アクティブな状況における前記ユーザの運動量を判定する判定部をさらに含み
前記分析部は、前記判定部により判定された運動量のレベル毎に前記閾値を設定し、
前記出力部は、前記ユーザの現在の前記少なくとも１つのパラメータが、前記ユーザの現在の運動量に対応する前記閾値以上である場合に、前記癒し効果を発生させる
ストレス抑制システム。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載のストレス抑制システムであって、
前記癒し効果は、前記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される画像、アニメーション、若しくは映像、又は前記出力部から出力される音声若しくは触覚刺激である
ストレス抑制システム。
【請求項６】
請求項５に記載のストレス抑制システムであって、
前記癒し効果は、前記ユーザにより選択される
ストレス抑制システム。
【請求項７】
請求項５に記載のストレス抑制システムであって、さらに
前期出力部が以前に出力した各効果の結果に基づいて癒し効果を選択する選択部
を含む
ストレス抑制システム。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項に記載のストレス抑制システムであって、
前記測定部は、第１の時間毎に前記少なくとも１つのパラメータを測定し、
前記第１の時間は、時間帯に応じて変更される
ストレス抑制システム。
【請求項９】
請求項８に記載のストレス抑制システムであって、
前期測定部は、前記出力部が前記癒し効果を発生させた後第２の時間経過後に前記少なくとも１つのパラメータを測定し、
前記第２の時間は、前記第１の時間以下である
ストレス抑制システム。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか１項に記載のストレス抑制システムであって、
前記分析部は、クラウド上の人工知能であり、
前記人工知能が、複数のユーザの前記少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記閾値を設定する
ストレス抑制システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、ストレス抑制システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの生体情報を検出するウェアラブルデバイスが知られている。本明細書において、生体情報は、血圧や心拍数等の生体にとって重要なパラメータを意味する。これらパラメータを管理することは、生体の健康を維持する上で非常に重要である。
【０００３】
例えば、特許文献１には、ユーザの手首又は他の体の部位に装着され、血圧や心拍数等の生体情報を検出するウェアラブルデバイスが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−１９２２４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、血圧や心拍数等のパラメータが異常値を示している場合、ユーザはストレスや不安等を感じていることが多い。しかしながら、特許文献１に記載のウェアラブルデバイスでは、ユーザのストレスや不安等を抑制するのは困難であった。以下、不安、興奮、動揺等、各パラメータの検出値が平常時におけるユーザの各パラメータの値と異なる状態をまとめてストレスと呼ぶ。
【０００６】
本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザのストレスを抑制するストレス抑制システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本技術の一実施形態に係るストレス抑制システムは、
ユーザの体温、心拍数、血圧、心電図、汗、及び血糖値のうち少なくとも１つのパラメータを測定する測定部と、
上記測定により得られたデータを分析する分析部と、
上記分析部による分析結果に応じて癒し効果を発生させる出力部と
を含むウェアラブルデバイスを備える。
【０００８】
上記測定部は、様々な状況における上記ユーザの上記少なくとも１つのパラメータを測定してもよい。この場合、上記分析部は、上記様々な状況における上記ユーザの上記少なくとも１つのパラメータ基づいて、上記ユーザが高ストレス状態になるのを抑制するために設定される閾値を設定してもよい。また、上記出力部は、上記ユーザの現在の上記少なくとも１つのパラメータが上記閾値以上である場合に、上記癒し効果を発生させてもよい。
【０００９】
上記様々な状況は、
運動時及び興奮時を含むアクティブな状況と、
着座時、睡眠時、及び勉強時を含む非アクティブな状況と
を含んでもよい。
【００１０】
上記ウェアラブルデバイスは、上記アクティブな状況又は上記非アクティブな状況における上記ユーザの運動量を判定する判定部をさらに含んでもよい。
この場合、上記分析部は、上記判定部により判定された運動量のレベル毎に上記閾値を設定してもよい。また、上記出力部は、上記ユーザの現在の上記少なくとも１つのパラメータが、上記ユーザの現在の運動量に対応する上記閾値以上である場合に、上記癒し効果を発生させてもよい。
【００１１】
上記癒し効果は、上記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される画像、アニメーション、若しくは映像、又は上記出力部から出力される音声若しくは触覚刺激であってもよい。
【００１２】
上記癒し効果は、上記ユーザにより選択されてもよい。
【００１３】
上記ストレス抑制システムは、さらに
上記出力部が以前に出力した各効果の結果に基づいて癒し効果を選択する選択部
を含んでもよい。
【００１４】
上記測定部は、第１の時間毎に上記少なくとも１つのパラメータを測定してもよい。
この場合、上記第１の時間は、時間帯に応じて変更されてもよい。
【００１５】
上記測定部は、上記出力部が上記癒し効果を発生させた後第２の時間経過後に上記少なくとも１つのパラメータを測定してもよい。
この場合、上記第２の時間は、上記第１の時間以下であってもよい。
【００１６】
上記分析部は、クラウド上の人工知能であってもよい。
この場合、上記人工知能が、複数のユーザの上記少なくとも１つのパラメータに基づいて、上記閾値を設定してもよい。
【発明の効果】
【００１７】
本技術によれば、ユーザがストレスを感じる前に癒し効果を発生させることで、ユーザのストレスを抑制することができる。なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載された何れかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本技術の一実施形態に係るウェアラブルデバイスのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】上記ウェアラブルデバイスの機能的構成を示すブロック図である。
【図３】上記ウェアラブルデバイスの動作を示すフローチャートである。
【図４】上記ウェアラブルデバイスの動作を示すフローチャートである。
【図５】上記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される画像の一例を模式的に示す図面である。
【図６】上記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される画像の一例を模式的に示す図面である。
【図７】上記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される画像の一例を模式的に示す図面である。
【図８】上記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される文字の一例を模式的に示す図面である。
【図９】上記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される映像の一例を模式的に示す図面である。
【図１０】本技術の一実施形態に係るウェアラブルデバイスの機能的構成を示すブロック図である。
【図１１】本技術の一実施形態に係るウェアラブルデバイスの機能的構成を示すブロック図である。
【図１２】ユーザ情報の一例を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して、本技術の実施の形態について説明する。
【００２０】
＜第１の実施形態＞
本技術の第１の実施形態に係るストレス抑制システム１は、ウェアラブルデバイス１０を含む。以下、ウェアラブルデバイスとして腕時計型のウェアラブルデバイスを用いた例について説明する。
【００２１】
（ウェアラブルデバイスのハードウェア構成）
図１は、本技術の一実施形態に係るウェアラブルデバイスのハードウェア構成を示すブロック図である。ウェアラブルデバイス１０は、典型的には、腕時計型ウェアラブルデバイスである。
【００２２】
ウェアラブルデバイス１０は、制御部１１、操作部１２、記憶部１３、通信インターフェース１４、音声入力部１５、及び音声出力部１６を有する。制御部１１は、上記各部の動作制御を行う。また、制御部１１は、上記各部との間で信号又はデータを送受信する。
【００２３】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を含む。制御部１１のＣＰＵは、ＲＯＭ（Read Only Memory）に記録されたプログラムをＲＡＭ（Random Access Memory）にロードして実行する。
【００２４】
操作部１２は、タッチパネル等のポインティングデバイスである。操作部１２は、ユーザによる操作に対応する信号を生成する。操作部１２は、生成した信号を制御部１１に出力する。操作部１２は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）又は有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等の表示部１２ａを含む。
【００２５】
記憶部１３は、ＲＯＭと、ＲＡＭと、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の大容量の記憶装置を含む。ＲＯＭは、制御部１１が実行するプログラム及びデータ等を格納する。ＲＡＭには、ＲＯＭに格納されたプログラムがロードされる。
【００２６】
通信インターフェース１４は、ネットワークＮに接続するためのインターフェースである。
【００２７】
音声入力部１５は、マイクロフォン、増幅器、Ａ／Ｄ変換器等を含む。音声入力部１５は、ユーザが入力した音声のデータを受け付ける。音声入力部１５は、入力されたデータをデジタル音声データに変換して制御部１１に出力する。
【００２８】
音声出力部１６は、スピーカ等を含む。ただし、音声の出力が可能であれば、どのようなデバイスであってもよい。音声出力部１６は、制御部１１から供給された音声データに対応する音声を出力する。
（ウェアラブルデバイスの機能的構成）
図２は、ウェアラブルデバイスの機能的構成を示すブロック図である。
【００２９】
ウェアラブルデバイス１０は、ＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することにより、測定部１１１、判定部１１２、分析部１１３、及び出力部１１４として機能する。
【００３０】
測定部１１１は、ユーザの生体情報を測定する。
【００３１】
判定部１１２は、アクティブな状況又は非アクティブな状況におけるユーザの運動量を判定する。
【００３２】
分析部１１３は、ユーザの生体情報を分析する。
【００３３】
出力部１１４は、分析部による分析結果に応じた癒し効果を発生させる。
【００３４】
（ウェアラブルデバイスの動作）
図３及び図４は、ウェアラブルデバイスの動作を示すフローチャートである。
【００３５】
本実施形態において、測定部１１１は、ユーザの心拍数を測定する（ステップＳ１０１）。具体的には、測定部１１１は、周知の検出方法により、第１の時間（後述する）毎にユーザの心拍数を検出する。また、測定部１１１は、様々な状況におけるユーザの心拍数を検出する。様々な状況としては、アクティブな状況と非アクティブな状況とがある。アクティブな状況とは、例えば、運動時及び興奮時である。非アクティブな状況とは、例えば、着座時、睡眠時、及び勉強時である。測定部１１１は、検出した心拍数を表す信号を生体情報として分析部１１３に送信する。
【００３６】
判定部１１２は、アクティブな状況又は非アクティブな状況におけるユーザの運動量を判定する（ステップＳ１０２）。判定部１１２は、例えば、３軸加速度センサー等を含み、３軸加速度データに基づいてユーザの運動量を判定する。ただし、分析部１１３は、その他の周知の方法により、ユーザの運動量を判定してもよい。また、分析部１１３は、判定した運動量を「多」、「中」、「少」等のようにレベル分けする（以下、レベル分けされた運動量を「運動レベル」と称する）。ただし、レベル分けの数はこれに限られず、任意の数にレベル分けしてもよい。判定部１１２は、判定した運動レベルを表す信号を運動情報として分析部１１３に送信する。なお、以下、ユーザの現在の運動レベルが「多」で、心拍数が「１７２」であると想定する。
【００３７】
分析部１１３は、生体情報と運動情報とを分析する（ステップＳ１０３）。具体的には、分析部１１３は、測定部１１１から送信された生体情報（心拍数「１７２」）と判定部１１２から送信された運動情報（運動レベル「多」）とを受信する。分析部１１３は、受信した生体情報及び運動情報に基づいて、後述する出力部１１４に癒し効果を発生させるか否かを決定する。
【００３８】
分析部１１３は、ユーザの現在の心拍数が、ユーザの現在の運動レベルに対応する閾値を上回った場合、出力部１１４に癒し効果を発生させることを決定する。具体的には、分析部１１３は、記憶部１３のテーブル１３ａに記憶された、判定部１１２から送信された運転情報が示す運動レベルに対応する閾値を参照し、当該閾値と、測定部１１１から送信された生体情報が示す心拍数とを比較する。
（閾値の算出方法）
【００３９】
ここで、上記閾値の算出方法について説明する。分析部１１３は、生体情報及び運動情報に基づいて、通常の状態のユーザのパラメータを示す基準値と、ユーザが高ストレス状態になるのを抑制するために設定される閾値とをあらかじめ算出しておく。図２のテーブル１３ａに、各運動レベルに対する基準値及び閾値の一例を示す。なお、テーブル１３ａには、心拍数の他に、体温及び血圧も示されている。また、図示しないが、テーブル１３ａには、後述のように、年齢や性別毎に基準値及び閾値が記録される。
【００４０】
分析部１１３は、上記運動レベル毎に基準値を算出する。基準値は、例えば、各運動レベルに対するパラメータの平均値である。当該平均値は、各パラメータに関する統計データを基に、年齢や性別毎に算出される。
一方、閾値は、上述のとおり、ユーザが高ストレス状態になるのを抑制するために設定される値である。具体的には、閾値は、基準値より５〜２０％程度高くなるように設定される。この値は、通常の状態のユーザのパラメータの平均値より高い値であるが、ユーザが高ストレス状態にあるときのパラメータの平均値より低い値である。そのため、ユーザの現在のパラメータ値が閾値以上となったときに出力部１１４に癒し効果を発生させることにより、ユーザが高ストレス状態になる前に心拍数等を低下させることができ、その結果、ユーザが高ストレス状態になるのを防止することができる。
【００４１】
分析部１１３は、テーブル１３ａから、ユーザの年齢や性別に対応する閾値を取得する。ユーザの年齢や性別等のユーザ情報は、例えば、操作部１２等を介してユーザが入力したものを用いればよい。あるいは、それらユーザ情報がウェアラブルデバイス１０に既に記録されている場合には、当該記録済みのユーザ情報を用いてもよい。
【００４２】
分析部１１３は、出力部１１４に癒し効果を発生させるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。分析部１１３は、上述のように、テーブル１３ａに記憶された閾値を参照し、当該閾値と、測定部１１１から送信された生体情報が示す心拍数とを比較する。その結果、当該心拍数が閾値以上である場合、分析部１１３は、出力部１１４に癒し効果を発生させると判定する。分析部１１３は、出力部１１４に癒し効果を発生させると判定した場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、癒し効果を発生するよう出力部１１４に通知する。本例の場合、ユーザの現在の心拍数が「１７２」であり、運動レベル「多」における閾値が「１６１」であるため、分析部１１３は、出力部１１４に上記通知を行う。
一方、上記心拍数が閾値未満である場合、分析部１１３は、出力部１１４に癒し効果を発生させないと判定する。分析部１１３が出力部１１４に癒し効果を発生させないと判定した場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、処理はステップＳ１０１に戻る。
【００４３】
出力部１１４は、所定の癒し効果を発生させる（ステップＳ１０５）。具体的には、出力部１１４は、分析部から上記通知を受ける。通知を受けた出力部１１４は、以下のようにして、癒し効果を発生させる。
【００４４】
例えば、出力部１１４は、ウェアラブルデバイス１０の表示部１２ａ上に、ユーザにより選択された画像、アニメーション、又は映像を出力する。図５〜図９は、ウェアラブルデバイス１０の表示部１２ａに表示される画像等の一例を模式的に示す図面である。図５や図６に示すように、癒し効果は、例えば、ユーザの好みの人物やキャラクター等、ユーザを落ち着かせる画像であってもよい。また、図７に示すように、ユーザに休憩を促すような文字であってもよい。また、図８に示すように、ユーザに休憩を促すような文字と画像を組み合わせてもよい。その他、図９に示すように、ユーザを落ち着かせる影像等であってもよい。
【００４５】
あるいは、上記癒し効果は、癒し音や好みの音楽等の音声等であってもよい。この場合、出力部１１４は、音声出力部１６を介して、当該音声を出力すればよい。また、出力部１１４は、上記画像等を表示部１２ａに出力するとともに、この音声を音声出力部１６を介して出力してもよい。
【００４６】
その他、癒し効果は、リズミカルな触覚刺激であってもよい。ウェアラブルデバイス１０は、ユーザの体表に触覚刺激を与えるための各種振動子（不図示）等を備えているものとする。以下、本例において、ここで出力部１１４が発生する効果は、「画像」であるとする。
【００４７】
このように、癒し効果は、大きく３つの種類に分けられる。すなわち、癒し効果は、画像等の視覚的効果、音楽等の聴覚的効果、及び触覚刺激等の触覚的効果に分けられる。これら効果は、後述のように、任意に組み合わせて発生させることができる。
【００４８】
ステップＳ１０６において、測定部１１１は、ユーザの心拍数を再び計測する。具体的には、測定部１１１は、癒し効果を発生させてから第２の時間経過後に、ユーザの心拍数を計測する。第２の時間は、上記第１の時間と同じか、又は、それより短い時間とする。
【００４９】
ステップＳ１０７において、判定部１１２は、アクティブな状況又は非アクティブな状況におけるユーザの運動量を判定する。ステップＳ１０７は、ステップＳ１０２と同様なので、詳細な説明を省略する。
【００５０】
ステップＳ１０８において、分析部１１３は、生体情報と運動情報とを分析する。ステップＳ１０８は、ステップＳ１０３と同様なので、詳細な説明を省略する。
【００５１】
ステップＳ１０９において、分析部１１３は、癒し効果により、ユーザの心拍数が低下したか否かを判定する。具体的には、分析部１１３は、テーブル１３ａに記憶された閾値を参照し、当該閾値と、測定部１１１から送信された生体情報が示す心拍数とを比較する。ユーザの心拍数が閾値未満である場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１０１に戻る。ユーザの心拍数が閾値以上である場合（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、処理はステップＳ１１０に進む。
【００５２】
ステップＳ１１０において、分析部１１３は、癒し効果を追加するか否かを判断する。具体的には、分析部１１３は、出力部１１４に発生させた癒し効果に、異なる種類の癒し効果を追加して発生させるか否かを判断する。異なる種類の癒し効果とは、例えば、上述の視覚的効果を出力部１１４に発生させた場合、聴覚的効果又は触覚的効果が該当する。本例では、出力部１１４に癒し効果として「画像（視覚的効果）」を表示させていたので、追加する効果は、聴覚的効果又は触覚的効果とする。なお、癒し効果を追加する順序は、視覚的効果、視覚的効果＋聴覚的効果、視覚的効果＋聴覚的効果＋触覚的効果のように、デフォルトで設定されていてもよい。勿論、ユーザが任意に癒し効果を追加する順序を設定してもよい。
【００５３】
分析部１１３は、出力部１１４が視覚的効果、聴覚的効果、及び触覚的効果全てを同時に発生していない場合、癒し効果を追加すると判断し（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１１１に進む。ステップＳ１１１において、分析部１１３は、出力部１１４に決定した癒し効果を発生させ、処理は、ステップＳ１０６に戻る。
一方、分析部１１３は、出力部１１４が視覚的効果、聴覚的効果、及び触覚的効果全てを同時に発生した場合、癒し効果を追加しないと判断し（ステップＳ１１０：Ｎｏ）、処理はステップＳ１１２に進む。
【００５４】
上記のように、出力部１１４が視覚的効果、聴覚的効果、及び触覚的効果全てを同時に発生させたにもかかわらず、ユーザの心拍数が低下しない場合、設定した閾値に問題があったものと考えられる。すなわち、当該閾値が高すぎたために、ユーザが既に高ストレス状態にあり、十分な癒し効果が得られなかったと考えられる。そこで、ステップＳ１１２において、分析部１１３は、閾値を変更する。具体的には、分析部１１３は、テーブル１３ａに記録されている閾値より低い閾値を算出し、算出した閾値をテーブル１３ａに登録する。例えば、分析部１１３は、設定した閾値より所定の割合（例えば、５％）だけ低い値（本例の場合、１６１×（１−０．０５）≒１５３）を新たな閾値として算出する。分析部１１３は、算出した閾値を記憶部１３のテーブル１３ａに登録する。以下、処理はステップＳ１０１に戻り、同様の処理が繰り返される。
（第１の時間）
【００５５】
第１の時間は、例えば、本システムの導入後一週間程度は、５分とする。この時間は、ユーザの生活リズムやストレスに敏感な時間帯等に応じて変更する。例えば、ユーザが登校時間になるとストレスを感じやすい場合、その時間帯においては第１の時間を短くする（例えば、１分）。夜８時以降はユーザがストレスを感じにくいと判断された場合、その時間帯は第１の時間を長くする（例えば、１０分）。勿論、本技術はこれに限定されず、例えば、ユーザのウェアラブルデバイス１０の使用頻度等に応じて、適宜調整することができる。
【００５６】
＜第２の実施形態＞
図１０は、第２の実施形態に係るストレス抑制システム２の構成を示す図面である。図１０に示すように、ストレス抑制システム２は、出力部１１４としての電気刺激デバイス２０１を含む点でストレス抑制システム１と異なる。他の構成についてはストレス抑制システム１と同様であるので同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００５７】
第２の実施形態に係るストレス抑制システム２は、ウェアラブルデバイス２０と、電気刺激デバイス２０１とを含む。電気刺激デバイス２０１は、ウェアラブルデバイス２０の通信インターフェース１４から信号を受信する無線通信部２０２と、生体に電気刺激信号を印加する電気刺激部２０３とを含む。
【００５８】
無線通信部２０２は、通信インターフェース１４を介して、分析部１１３から癒し効果を発生させる通知を受ける。無線通信部２０２と通信インターフェース１４との間で行われる無線通信の規格としては、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等の公知の規格を用いることができる。
【００５９】
無線通信部２０２が分析部１１３から通知を受けると、電気刺激部２０３は、電気刺激による癒し効果を発生させる。以下、当該電気刺激による癒し効果について説明する。
【００６０】
電気刺激部２０３は、２つ以上の電気刺激用電極２０３ａを含む。電気刺激用電極２０３ａは、ユーザの体表面に互いに離間して配置される。電気刺激部２０３は、電気刺激用電極２０３ａを介して生体に電気刺激信号を印加する。一方の電気刺激用電極２０３ａに印加された電流がユーザの体内を通り、他の電気刺激用電極２０３ａへ流れる。これにより、ユーザの筋肉繊維や神経が刺激され、種々の感覚や、筋肉運動を引き起こす。その結果、リラックス効果やマッサージ効果が発生する。
【００６１】
第２の実施形態においては、以上のようにして、癒し効果を発生させる。ただし、電気刺激部２０３の構成は上記のものに限られず、電気刺激によりリラックス効果やマッサージ効果等を発生させるものであれば、公知の電気刺激デバイスを用いてもよい。
【００６２】
＜第３の実施形態＞
図１１は、第３の実施形態に係るストレス抑制システム３の機能的構成を示すブロック図である。図１１に示すように、ストレス抑制システム３は、分析部１１３がクラウド上の人工知能３０１である点でストレス抑制システム１と異なる。他の構成についてはストレス抑制システム１と同様であるので同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００６３】
第３の実施形態に係るストレス抑制システム３は、ウェアラブルデバイス３０と、人工知能３０１とを含む。人工知能３０１は、通信部３０２と、学習部３０３と、ＤＢ記憶部３０４と、閾値出力部３０５とを含む。
【００６４】
学習部３０３は、ウェアラブルデバイス３０から、通信部３０２を介してユーザ情報を受信する。当該ユーザ情報には、上記生体情報及び運動情報の他、ユーザ名等のユーザを特定する情報が含まれる。学習部３０３は、受信した生体情報と運動情報をユーザ名等に関連付けてユーザ情報データベース（ＤＢ）３０４ａに記憶する。図１２に、ユーザ情報ＤＢ３０４ａに記憶されたユーザ情報の一例を示す。図１２の例では、ユーザの年齢や性別、疾患名等、各パラメータに影響を及ぼすと考えられる各種データも記憶されている。
【００６５】
学習部３０３は、ユーザ情報ＤＢ３０４ａに記憶されたユーザ情報を学習データとして用いてサポートベクターマシン、ニューラルネットワーク等の教師あり機械学習を行い、分類モデルを構築する。学習部３０３は、構築した分類モデルをモデルＤＢ３０４Ｂに記憶する。なお、教師データとしては、例えば、ユーザが高ストレス状態になった回数が少なく（例えば、０）、癒し効果の発生頻度も少ない閾値を用いることができる。
【００６６】
閾値出力部３０５は、ウェアラブルデバイス３０から受信したユーザ情報にモデルＤＢ３０４Ｂに記憶された分類モデルを適用することにより、上記基準値及び閾値を算出する。閾値出力部３０５は、ユーザ情報ＤＢ３０４ａに記憶された閾値を参照し、当該閾値と、生体情報が示す心拍数とを比較する。その結果、当該心拍数が閾値以上である場合、閾値出力部３０５は、癒し効果を発生するようウェアラブルデバイス３０に通知する。
【００６７】
（変形例）
上記各実施形態では、測定部１１１は、ユーザの心拍数を測定した。しかし、本技術はこれに限られず、測定部１１１は、心拍数の他に、体温、血圧、心電図、汗、及び血糖値のうち少なくとも１つのパラメータを測定してもよい。この場合、測定部１１１は、測定するパラメータに応じて、そのパラメータを測定するための各種デバイスを備えていてもよい。
【００６８】
上記各実施形態では、癒し効果は、ユーザにより選択された。しかし、本技術はこれに限られず、癒し効果が自動的に選択されてもよい。例えば、ウェアラブルデバイス１０は、出力部１１４が以前に出力した各効果の結果に基づいて癒し効果を選択する選択部をさらに含む。選択部は、ユーザにとって最も有効な癒し効果を選択する。癒し効果がどれほど有効であるかは、癒し効果によりどれだけ早くユーザのパラメータが基準値近くまで戻ったか（すなわち、癒し効果がどれだけ有効であったか）等に基づいて判定すればよい。
【００６９】
上記各実施形態では、分析部１１３は、生体情報及び運動情報に基づいて、基準値と閾値とを算出した。しかし、本技術はこれに限られず、分析部１１３は、生体情報及び運動情報の他に、環境情報（例えば、騒音レベル、光度、人混み、混雑、気候、活動内容（授業中、通勤中））に基づいて、基準値と閾値とを算出してもよい。また、当該環境情報に応じて、第１の時間を調節してもよい。例えば、騒音や光に対して感覚過敏のあるユーザに対しては、光度や騒音レベルに応じて、第１の時間を短くしてもよい。
【００７０】
また、上記各実施形態におけるウェアラブルデバイスは、癒し効果を発生したことを、別のデバイスに通知してもよい。例えば、子供が当該ウェアラブルデバイスを着用している場合において、癒し効果を発生したときは、その旨を通知する電子メールを保護者の情報処理装置（携帯電話、ＰＣ等）に送信してもよい。
【００７１】
（まとめ）
近年、ユーザの生体情報を検出することができるウェアラブルデバイスの開発が進められている。当該ウェアラブルデバイスにより検出された血圧や心拍数等のパラメータが異常値を示している場合、ユーザはストレスを感じていることが多い。ユーザは、ウェアラブルデバイスを用いて心拍数を測定した時点において既にストレスを感じていることになる。したがって、従来のウェアラブルデバイスでは、ユーザのストレスを抑制するのは困難であった。これに対し、本技術によれば、ユーザがストレスを感じる前に癒し効果を発生させることにより、ユーザのストレスを抑制することができる。
例えば、自閉症の患者が、本技術を適用したウェアラブルデバイスを着用することで、高ストレス状態になってパニック障害を引き起こすのを抑制することができる。
【００７２】
さらに、本技術は、以下の構成とすることも可能である。
（１）
ユーザの体温、心拍数、血圧、心電図、汗、及び血糖値のうち少なくとも１つのパラメータを測定する測定部と、
上記測定により得られたデータを分析する分析部と、
上記分析部による分析結果に応じて癒し効果を発生させる出力部と
を含むウェアラブルデバイスを具備する
ストレス抑制システム。
（２）
（１）に記載のストレス抑制システムであって、
上記測定部は、様々な状況における上記ユーザの上記少なくとも１つのパラメータを測定し、
上記分析部は、上記様々な状況における上記ユーザの上記少なくとも１つのパラメータ基づいて、上記ユーザが高ストレス状態になるのを抑制するために設定される閾値を設定し、
上記出力部は、上記ユーザの現在の上記少なくとも１つのパラメータが上記閾値以上である場合に、上記癒し効果を発生させる
ストレス抑制システム。
（３）
（２）に記載のストレス抑制システムであって、
上記様々な状況は、
運動時及び興奮時を含むアクティブな状況と、
着座時、睡眠時、及び勉強時を含む非アクティブな状況と
を含む
ストレス抑制システム。
（４）
（３）に記載のストレス抑制システムであって、
上記ウェアラブルデバイスは、上記アクティブな状況又は上記非アクティブな状況における上記ユーザの運動量を判定する判定部をさらに含み
上記分析部は、上記判定部により判定された運動量のレベル毎に上記閾値を設定し、
上記出力部は、上記ユーザの現在の上記少なくとも１つのパラメータが、上記ユーザの現在の運動量に対応する上記閾値以上である場合に、上記癒し効果を発生させる
ストレス抑制システム。
（５）
（１）〜（４）のいずれか１つに記載のストレス抑制システムであって、
上記癒し効果は、上記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される画像、アニメーション、若しくは映像、又は上記出力部から出力される音声若しくは触覚刺激である
ストレス抑制システム。
（６）
（５）に記載のストレス抑制システムであって、
上記癒し効果は、上記ユーザにより選択される
ストレス抑制システム。
（７）
（５）に記載のストレス抑制システムであって、さらに
上記出力部が以前に出力した各効果の結果に基づいて癒し効果を選択する選択部
を含む
ストレス抑制システム。
（８）
（１）〜（７）のいずれか１つに記載のストレス抑制システムであって、
上記測定部は、第１の時間毎に上記少なくとも１つのパラメータを測定し、
上記第１の時間は、時間帯に応じて変更される
ストレス抑制システム。
（９）
（８）に記載のストレス抑制システムであって、
上記測定部は、上記出力部が上記癒し効果を発生させた後第２の時間経過後に上記少なくとも１つのパラメータを測定し、
上記第２の時間は、上記第１の時間以下である
ストレス抑制システム。
（１０）
（１）〜（９）のいずれか１つに記載のストレス抑制システムであって、
上記分析部は、クラウド上の人工知能であり、
上記人工知能が、複数のユーザの上記少なくとも１つのパラメータに基づいて、上記閾値を設定する
ストレス抑制システム。
【符号の説明】
【００７３】
１  ウェアラブルデバイス
１１１  測定部
１１２  判定部
１１３  分析部
１１４  出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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