(57)【要約】      （修正有）【課題】時系列におけるバイタルデータの解析に基づいて、ユーザの状態が変化する可能性が高い地理的位置を表示する情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置は、第１の期間において所定の周期で計測されるバイタルデータ及びバイタルデータが計測された地点の地理的情報を取得する取得部１１１と、前記第１の期間に含まれる開始時点が異なる複数の第２の期間における前記バイタルデータの平均値及び変動係数の集合を、バイタルデータの変動の傾向を示す傾向値として算出し、前記傾向値に基づいてインシデントの発生を検出する抽出部１１２と、前記検出されたインシデントの発生に関連付けられる地理的情報に基づいて、ヒートマップを作成する集約部１１３とを有する。【選択図】図３
2020107136.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の期間において所定の周期で計測されるバイタルデータ及びバイタルデータが計測された地点の地理的情報を取得する取得部と、
前記第１の期間に含まれる開始時点が異なる複数の第２の期間における前記バイタルデータの平均値及び変動係数の集合を、バイタルデータの変動の傾向を示す傾向値として算出し、前記傾向値に基づいてインシデントの発生を検出する抽出部と、
前記検出されたインシデントの発生に関連付けられる地理的情報に基づいて、ヒートマップを作成する集約部とを有する情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出部は、前記第２の期間におけるバイタルデータの平均値が所定の閾値よりも高く、かつ、前記第２の期間におけるバイタルデータの変動係数が所定の閾値よりも高い場合、インシデントの発生を検出する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記集約部は、複数の被計測者において前記検出されたインシデントの発生に関連付けられる地理的情報に基づいて、インシデントが発生した地点を視覚的に示すヒートマップを作成する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項４】
第１の期間において所定の周期で計測されるバイタルデータ及びバイタルデータが計測された地点の地理的情報を取得する取得手順と、
前記第１の期間に含まれる開始時点が異なる複数の第２の期間における前記バイタルデータの平均値及び変動係数の集合を、バイタルデータの変動の傾向を示す傾向値として算出し、前記傾向値に基づいてインシデントの発生を検出する抽出手順と、
前記検出されたインシデントの発生に関連付けられる地理的情報に基づいて、ヒートマップを作成する集約手順とを有する情報処理方法。
【請求項５】
コンピュータが実行可能なプログラムであって、
第１の期間において所定の周期で計測されるバイタルデータ及びバイタルデータが計測された地点の地理的情報を取得する取得手順と、
前記第１の期間に含まれる開始時点が異なる複数の第２の期間における前記バイタルデータの平均値及び変動係数の集合を、バイタルデータの変動の傾向を示す傾向値として算出し、前記傾向値に基づいてインシデントの発生を検出する抽出手順と、
前記検出されたインシデントの発生に関連付けられる地理的情報に基づいて、ヒートマップを作成する集約手順とを前記コンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両を運転するドライバの危険な状態を適切に検知して警告を行うことにより、効果が高いドライバへの運転支援が可能となる技術が知られている（例えば特許文献１）。
【０００３】
特許文献１では、運転支援装置において、ハザードマップ記憶部には過去のドライバの車両運転時に収集された情報に基づいて生成されたドライバの生体情報が平常な状態から変化する場所が記録されたハザードマップが記憶される。危険状態判定部は、位置取得部が取得した車両の位置がハザードマップに記録された場所であるときに、生体情報取得部が取得したドライバのリアルタイムの生体情報に所定の変化がなければ、ドライバの状態が危険な状態であると判定する。警告部は、ドライバの状態が危険な状態であると判定された場合にドライバに対して注意喚起の警告を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２４２１９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１におけるハザードマップは、ドライバの瞬間心拍数と標準心拍数の比較に基づいて作成されるものであった。しかしながら、心拍数は、例えば運動時には上昇するため、車両の運転時以外において、ハザードマップに記録される危険又は不安を感じる地理的位置は、必ずしも正確ではなかった。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであって、時系列におけるバイタルデータの解析に基づいて、ユーザの状態が変化する可能性が高い地理的位置を表示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
開示の技術によれば、第１の期間において所定の周期で計測されるバイタルデータ及びバイタルデータが計測された地点の地理的情報を取得する取得部と、前記第１の期間に含まれる開始時点が異なる複数の第２の期間における前記バイタルデータの平均値及び変動係数の集合を、バイタルデータの変動の傾向を示す傾向値として算出し、前記傾向値に基づいてインシデントの発生を検出する抽出部と、前記検出されたインシデントの発生に関連付けられる地理的情報に基づいて、ヒートマップを作成する集約部とを有する情報処理装置が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
開示の技術によれば、時系列におけるバイタルデータの解析に基づいて、ユーザの状態が変化する可能性が高い地理的位置を表示することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態における情報処理システムの構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態におけるアプリケーションサーバ１１の機能構成例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態における情報処理の例（１）を説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態における取得されるデータの例を説明するための図である。
【図６】本発明の実施の形態における「ヒヤリ・ハット」検出の例を説明するための図である。
【図７】本発明の実施の形態における情報処理の例（２）を説明するためのフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態におけるヒートマップの表示例である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
【００１１】
図１は、本発明の実施の形態における情報処理システムの構成例を示す図である。図１に示されるように、情報処理システムは、ＩｏＴ基盤１、共通認証基盤２、データ受信ゲートウェイ３、アラート発行基盤４、通信端末５、脈拍数計測機器６及び情報処理端末７を有する。ＩｏＴ基盤１は、アプリケーションサーバ１１、ウェブサーバ１２、データベース１３、ロードバランサ１４及びアプリケーションゲートウェイ１５を有する。例えば、ＩｏＴ基盤１、共通認証基盤２、データ受信ゲートウェイ３又はアラート発行基盤４の有する各機能は、クラウドによって実現されてもよいし、機能ごとのサーバ装置等によって実現されてもよい。したがって、ＩｏＴ基盤１に含まれるアプリケーションサーバ１１、ウェブサーバ１２、データベース１３、ロードバランサ１４及びアプリケーションゲートウェイ１５は、それぞれがクラウドによって実現されてもよいし、サーバ装置等で実現されてもよい。
【００１２】
ＩｏＴ基盤１は、被計測者のバイタルデータを収集し、バイタルデータの解析を行って、被計測者の状態を管理者に通知するプラットフォームである。また、ＩｏＴ基盤１は、バイタルデータの解析から被計測者の状態に異変が検出された場合、アラート発行基盤４にアラート通知を行う。
【００１３】
共通認証基盤２は、情報処理システムが提供するサービスに係る認証を行うプラットフォームである。管理者及び被計測者は、共通認証基盤２によって認証されることで、当該サービスを使用可能となる。
【００１４】
データ受信ゲートウェイ３は、通信端末５から送信されるデータを受信し、キューイングを行った後、ＩｏＴ基盤１にデータを送信する機能を有するゲートウェイである。
【００１５】
アラート発行基盤４は、ＩｏＴ基盤１から送信されるアラート通知を受信して、被計測者又は管理者にアラートに係るメール通知等を行うプラットフォームである。
【００１６】
通信端末５は、脈拍数計測機器６からバイタルデータを受信し、データ受信ゲートウェイ３に送信する機能を少なくとも有する通信装置である。例えば、通信端末５は、スマートフォンであってもよく、携帯電話回線を経由してデータ受信ゲートウェイ３にバイタルデータが送信されてもよい。図１に示される通信端末５及び脈拍数計測機器６の数は１であるが、多数の通信端末５及び脈拍数計測機器６が情報処理システムに含まれてもよい。また、通信端末５は、被計測者が位置する地理的情報をバイタルデータと共にデータ受信ゲートウェイ３に送信する機能を有する。地理的情報は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）によって取得される緯度及び経度を示す情報であってもよい。
【００１７】
脈拍数計測機器６は、被計測者に装着されるか又は近傍に配置され、被計測者の脈拍を計測する機器である。脈拍数計測機器６から通信端末５へのバイタルデータの送信は、例えば、無線通信を介して実行されてもよい。なお、地理的情報は、脈拍数計測機器６によって取得されて、通信端末５に送信されてもよい。
【００１８】
情報処理端末７は、ＩｏＴ基盤１から被計測者のバイタルデータを解析した結果に基づく被計測者の状態を示す情報を受信し、管理者が当該被計測者の状態を確認するユーザインタフェースを備える情報処理装置である。被計測者の状態を示す情報は、例えば、被計測者の状態が変化する地理的位置を示すヒートマップであってもよい。例えば、情報処理端末７は、パーソナルコンピュータであってもよい。
【００１９】
ＩｏＴ基盤１に含まれるアプリケーションサーバ１１は、受信したバイタルデータの解析を行い、解析結果に基づいて被計測者の状態が変化する地理的位置を示すヒートマップを作成する。アプリケーションサーバ１１は、作成したヒートマップを情報処理端末７に送信する。また、アプリケーションサーバ１１は、バイタルデータの解析から被計測者の状態に異変が検出された場合、アラート発行基盤４にアラート通知を行う。
【００２０】
ＩｏＴ基盤１に含まれるウェブサーバ１２は、静的コンテンツ配信のためのサービスを行う。例えば、ウェブサーバ１２は、通信端末５又は情報処理端末７にウェブ画面を表示させてもよい。
【００２１】
ＩｏＴ基盤１に含まれるデータベース１３は、アプリケーションサーバ１１が出力するバイタルデータ及び関連付けられる地理的情報、バイタルデータの解析結果、ヒートマップ及びアラート通知に係る閾値等を記憶する。
【００２２】
ＩｏＴ基盤１に含まれるロードバランサ１４は、バイタルデータの受信処理に係るロードバランササービスを提供する。
【００２３】
ＩｏＴ基盤１に含まれるアプリケーションゲートウェイ１５は、バイタルデータの受信処理及び解析結果に基づく被計測者の状態の送信処理に係るゲートウェイ機能を提供する。
【００２４】
図２は、本発明の実施の形態における装置のハードウェア構成例を示す図である。ＩｏＴ基盤１、共通認証基盤２、データ受信ゲートウェイ３、アラート発行基盤４、通信端末５、脈拍数計測機器６、情報処理端末７及びＩｏＴ基盤１に含まれるアプリケーションサーバ１１、ウェブサーバ１２、データベース１３、ロードバランサ１４及びアプリケーションゲートウェイ１５は、図２に示されるように、それぞれ相互に接続される、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、記憶装置１００２、補助記憶装置１００３、通信装置１００４、入力装置１００５及び出力装置１００６を有してもよい。
【００２５】
情報処理システムに含まれる装置における各機能は、プロセッサ１００１、記憶装置１００２等のハードウェア上に所定のプログラムを読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御し、記憶装置１００２及び補助記憶装置１００３におけるデータの読み出し又は書き込みを制御することによって実現される。
【００２６】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインタフェース、制御装置、演算装置、レジスタ等を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成されてもよい。また、プロセッサ１００１は、プログラム又はデータ等を、補助記憶装置１００３又は通信装置１００４から記憶装置１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。
【００２７】
記憶装置１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等によって構成されてもよい。記憶装置１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ、主記憶装置等と呼ばれてもよい。記憶装置１００２は、本発明の実施の形態に係る情報処理方法を実施するために実行可能なプログラム等を保存することができる。補助記憶装置１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ハードディスクドライブ、光学ディスク、フラッシュメモリ等によって構成されてもよい。
【００２８】
通信装置１００４は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェアであり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。
【００２９】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイスであり、例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサ等である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイスであり、例えば、ディスプレイ、スピーカー、ＬＥＤランプ等である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成であってもよく、例えば、タッチパネルであってもよい。
【００３０】
図３は、本発明の実施の形態におけるアプリケーションサーバ１１の機能構成例を示す図である。図３に示されるように、アプリケーションサーバ１１は、取得部１１１、抽出部１１２及び集約部１１３を有する。これら各部は、アプリケーションサーバ１１にインストールされた１以上のプログラムがプロセッサ１００１に実行させる処理により実現されてもよい。また、これら各部は、さらに通信装置１００４を用いて実現されてもよい。
【００３１】
取得部１１１は、データ受信ゲートウェイ３及びアプリケーションゲートウェイ１５を介して通信端末５から受信するバイタルデータ及び地理的情報を取得し、データベース１３に記憶させる機能を有する。ここで、バイタルデータは、所定の周期（例えば、４秒）で測定された脈拍データである。
【００３２】
抽出部１１２は、取得部１１１が所定の期間（例えば、５分）に蓄積したバイタルデータから、バイタルデータの揺らぎを判定するための指標として、ＲＲＩ（R-R Interval、心拍間隔）値に類似する傾向値（以下、「傾向値」ともいう。）を算出して記録する。ここで、取得部１１１は、必要となる期間のバイタルデータをデータベース１３に記憶させているものとする。当該必要となる期間は、数週間、数か月又は数年等のいかなる期間であってもよい。
【００３３】
抽出部１１２は、ある被計測者個人に係るバイタルデータが記憶されている期間に含まれる所定期間のバイタルデータを標本とする。標本は、例えば、４秒間隔で取得される脈拍数を５分間にわたり記録したバイタルデータであってもよい。脈拍数は、１分間あたりの脈拍数に換算された値が使用される。続いて、抽出部１１２は、標本の平均値（以下、「単位平均脈拍」ともいう。）を算出してデータベース１３に記録する。続いて、抽出部１１２は、標本の変動係数を算出してデータベース１３に記録する。抽出部１１２は、標本を定める所定期間を更新する。例えば、抽出部１１２は、直前の所定期間を１分後にシフトさせた期間を次の所定期間としてもよい。
【００３４】
ここで、ＲＲＩ値に類似する傾向値とは、上記のように算出される単位平均脈拍及び変動係数の集合であり、バイタルデータの変動の傾向を示す値である。また、ＲＲＩ値のゆらぎは、変動係数から把握するものとする。例えば、アプリケーションサーバ１１は、単位平均脈拍が大きければＲＲＩ間隔は狭く、単位平均脈拍が小さければＲＲＩ間隔は広いと判定する。また、所定の周期における時系列データに基づいて変動係数を算出しているため、アプリケーションサーバ１１は、変動係数が大きければＲＲＩ間隔が変化している状況であると判定し、変動係数が小さければＲＲＩ間隔の変化は小さい状況であると判定する。上記のＲＲＩ値のゆらぎに基づいて、ＩｏＴ基盤１は、自律神経機能の変化、ストレス、肉体的疲労又は精神的疲労等を把握する。ＩｏＴ基盤１は、上記の単位平均脈拍及び変動係数の解釈によるＲＲＩ値のゆらぎを示す情報を情報処理端末７に送信して管理者がＲＲＩ値のゆらぎを示す情報を確認できるようにしてもよい。
【００３５】
また、抽出部１１２は、被計測者ごとの傾向値を、単位平均脈拍が高い分布と単位平均脈拍が高くない分布の２つに少なくとも分類する。定常脈拍範囲は、所定期間中の単位平均脈拍の平均値±標準偏差×２で算出される。所定期間を長期（例えば、数か月又は数年等 ）に設定してバイタルデータを蓄積することで、個人の特性を把握し、かつ個人の特性の変化に追従することができる。単位平均脈拍が高い分布と単位平均脈拍が高くない分布を分類する閾値は、例えば、定常脈拍範囲の上限すなわち単位平均脈拍の平均値＋標準偏差×２としてもよい。
【００３６】
さらに、抽出部１１２は、単位平均脈拍が高い分布に含まれる傾向値のうち、変動係数が大きい領域に含まれる傾向値を、「ヒヤリ・ハット」が発生した傾向値であると判定する。傾向値には、地理的情報が関連付けられているため、「ヒヤリ・ハット」が発生した位置が特定される。抽出部１１２は、「ヒヤリ・ハット」が発生した傾向値、時刻情報及び地理的情報を「ヒヤリ・ハット」データとしてデータベース１３に記録する。また、抽出部１１２は、「ヒヤリ・ハット」が発生した傾向値であると判定した場合、アラート発行基盤４にアラート情報を発出してもよい。
【００３７】
ここで、「ヒヤリ・ハット」の定義は、ハインリッヒの法則に基づくものとする。すなわち、「ヒヤリ・ハット」を検出するということは、軽微な事故の発現にまでは至っていないが、状況によっては重大な事故、軽微な事故となる可能性のあった状態を検出するものとする。また、状況によっては重大な事故、軽微な事故となる可能性のあった状態を「ヒヤリ・ハット」として検出するということは、発現したことを認知できる事象が発生した状態であるため、認知できる事象が発現した際には、人がその事象に反応し心身に状態変化が現れるものを検出することに対応する。
【００３８】
「ヒヤリ・ハット」の検出にあたり、単位平均脈拍及び変動係数を組み合わせることにより、単位平均脈拍が高い分布に属する分類であり、かつ変動係数が大きい領域に合致する状態を「ヒヤリ・ハット」が発現した箇所とする。事象としては、被測定者の脈拍が一気に上昇し、脈拍数が平常値を超えていて、瞬間的に緊張する状態が発生している場面に対応する。リアルタイムに計測を行い「ヒヤリ・ハット」を検出することで、個人ごとの「ヒヤリ・ハット」データをデータベースに保存し、必要に応じてアラートを通知する。
【００３９】
集約部１１３は、抽出部１１２がデータベース１３に記録した複数の「ヒヤリ・ハット」データに関連付けられた地理的情報からヒートマップを作成する。ヒートマップは、「ヒヤリ・ハット」データに関連付けられた地理的情報以外にも、例えば、バイタルデータ等に基づいて作成されてもよい。
【００４０】
図４は、本発明の実施の形態における情報処理の例（１）を説明するためのフローチャートである。図４は、抽出部１１２の情報処理の例を示す。
【００４１】
ステップＳ１１において、抽出部１１２は、ある被計測者個人に係る所定期間のバイタルデータ、時刻情報及び地理的情報を取得する。バイタルデータは、リアルタイムで取得された最新のバイタルデータであってもよいし、過去のバイタルデータであってもよい。
【００４２】
図５は、本発明の実施の形態における取得されるデータの例を説明するための図である。図５に示されるように、取得部１１１が取得するデータの１行は、「計測日時」、「アカウント」、「脈拍数」、「脈拍数ステータス」、「経度」、「緯度」の項目を含む。
【００４３】
「計測日時」は、バイタルデータが計測された日時である。「アカウント」は、被計測者を識別するＩＤである。「脈拍数」は、被計測者から計測された脈拍数である。「脈拍数ステータス」は、脈拍数計測機器６により脈拍数値が正常に取得できているか否か状態を示す情報である。「経度」及び「緯度」は、被計測者がバイタルデータを計測された地理的位置を示す。
【００４４】
図４に戻る。ステップＳ１２において、抽出部１１２は、取得されたバイタルデータから傾向値を算出する。続いて、抽出部１１２は、傾向値のうち、単位平均脈拍が高い分布に含まれる傾向値を抽出する。さらに、抽出部１１２は、単位平均脈拍が高い分布に含まれる傾向値のうち、変動係数が大きい領域に含まれる傾向値を、「ヒヤリ・ハット」が発生した傾向値であると判定する。
【００４５】
図６は、本発明の実施の形態における「ヒヤリ・ハット」検出の例を説明するための図である。図６に示されるように、ある被計測者の脈拍数は、時系列で変化する。図６に示される実線は、単位平均脈拍が高い分布に属するデータである。すなわち、単位平均脈拍が高い分布に属する傾向値を示す。図６に示される点線は、変動係数が大きいデータである。変動係数が大きいデータが存在する時点、すなわち、変動係数が大きい領域に含まれる傾向値が存在する時点が、「ヒヤリ・ハット」が発生した時点となる。なお、図６に示される変動係数が大きいデータは一例であって、変動係数が大きいデータは脈拍数値の高い分布の下位に位置する場合もある。
【００４６】
図４に戻る。ステップＳ１３において、抽出部１１３は、「ヒヤリ・ハット」が発生した傾向値に係るバイタルデータ、時刻情報及び地理的情報を「ヒヤリ・ハット」データとしてデータベース１３に記録する。また、抽出部１１３は、傾向値をデータベース１３に記録してもよい。ここで、ステップＳ１１において、最新のバイタルデータがリアルタイムで取得されていたとき、当該バイタルデータが上述の「ヒヤリ・ハット」データであると判定された場合、アラート発行基盤４にアラート情報を発出してもよい。
【００４７】
なお、図４に示されるステップＳ１１からＳ１３までの情報処理は、被計測者１名に対する１回の処理を示している。当該情報処理は、バイタルデータの更新に応じて同一の被計測者に対して繰り返して実行されてもよいし、複数の被計測者に対してそれぞれ実行されてもよい。
【００４８】
図７は、本発明の実施の形態における情報処理の例（２）を説明するためのフローチャートである。図７は、集約部１１３の情報処理の例を示す。
【００４９】
ステップＳ２１において、集約部１１３は、データベース１３に記録された１又は複数の被測定者に係る「ヒヤリ・ハット」データから、所定の期間内に取得された「ヒヤリ・ハット」データを抽出する。続いて、集約部１１３は、抽出した「ヒヤリ・ハット」データから、地理的情報を抽出する（Ｓ２２）。続いて、集約部１１３は、抽出した地理的情報に基づいて、「ヒヤリ・ハット」が発生した地理的位置を示すヒートマップを作成する（Ｓ２３）。
【００５０】
例えば、集約部１１３は、「ヒヤリ・ハット」が発生した地理的位置を所定の大きさのグリッドで区切られる地図上にプロットする。例えば、「ヒヤリ・ハット」が発生した回数が多いグリッドほど赤色とし、「ヒヤリ・ハット」が発生した回数が減少するに従い、順に黄色、緑色、水色、青色として、「ヒヤリ・ハット」が発生した回数を地図上で可視化する。なお、「ヒヤリ・ハット」が発生した回数をプロットする際、「ヒヤリ・ハット」データに含まれるバイタルデータ等によって重み付けがされてもよい。例えば、集約部１１３は、単位平均脈拍又は変動係数に応じて、単位平均脈拍又は変動係数が高いほど「ヒヤリ・ハット」が発生した回数を増加させる重み付けをしてもよい。
【００５１】
図８は、本発明の実施の形態におけるヒートマップの表示例である。図８に示される容易、ＩｏＴ基盤１は、「ヒヤリ・ハット」が発生した回数が多いほど黒点の密度が高くなるようにプロットして地図上で可視化したヒートマップを作成している。
【００５２】
上述したように、本発明の実施の形態によれば、ＩｏＴ基盤１は、被計測者に装着されるか又は近傍に配置される脈拍数計測機器６が取得する所定期間のバイタルデータに基づいて、ＲＲＩ値に類似する傾向値を算出して単位平均脈拍が高い分布に属するデータの変動係数を分析することにより、「ヒヤリ・ハット」の発生を検出することができる。また、ＩｏＴ基盤１は、検出された「ヒヤリ・ハット」に関連付けられる地理的情報に基づいて、「ヒヤリ・ハット」の発生を視覚的に示すヒートマップを作成することができる。
【００５３】
ある集団（例えば、企業もしくは、同じ業務を行うグループ）においては、個人の状態又は特異な事象の発生によらずに、「ヒヤリ・ハット」が発生している場所が一致する状況がある。これは、その場所自体に「ヒヤリ・ハット」が発生する要因があり、その「ヒヤリ・ハット」を見過ごしていると、軽微な事故、重大な事故が、その場所において発生する可能性が高いことを意味する。そのため、複数人にわたる「ヒヤリ・ハット」が検出された地点の地理的情報に基づいて地図上にプロットすると、重なり具合を表現するヒートマップ手法にて視覚的に「ヒヤリ・ハット」が頻出するリスクを表現することが可能となる。
【００５４】
すなわち、時系列におけるバイタルデータの解析に基づいて、ユーザの状態が変化する可能性が高い地理的位置を表示することができる。
【００５５】
（実施の形態のまとめ）
以上、説明したように、本発明の実施の形態によれば、第１の期間において所定の周期で計測されるバイタルデータ及びバイタルデータが計測された地点の地理的情報を取得する取得部と、前記第１の期間に含まれる開始時点が異なる複数の第２の期間における前記バイタルデータの平均値及び変動係数の集合を、バイタルデータの変動の傾向を示す傾向値として算出し、前記傾向値に基づいてインシデントの発生を検出する抽出部と、前記検出されたインシデントの発生に関連付けられる地理的情報に基づいて、ヒートマップを作成する集約部とを有する情報処理装置が提供される。
【００５６】
上記の構成により、ＩｏＴ基盤１は、被計測者に装着されるか又は近傍に配置される脈拍数計測機器６が取得する所定期間のバイタルデータに基づいて、ＲＲＩ値に類似する傾向値を算出して単位平均脈拍が高い分布に属するデータの変動係数を分析することにより、「ヒヤリ・ハット」の発生を検出することができる。また、ＩｏＴ基盤１は、検出された「ヒヤリ・ハット」に関連付けられる地理的情報に基づいて、「ヒヤリ・ハット」の発生を視覚的に示すヒートマップを作成することができる。すなわち、時系列におけるバイタルデータの解析に基づいて、ユーザの状態が変化する可能性が高い地理的位置を表示することができる。
【００５７】
前記抽出部は、前記第１の期間におけるバイタルデータの平均値が所定の閾値よりも高く、かつ、前記第１の期間におけるバイタルデータの変動係数が所定の閾値よりも高い場合、インシデントの発生を検出してもよい。当該構成により、ＩｏＴ基盤１は、被計測者に装着されるか又は近傍に配置される脈拍数計測機器６が取得する所定期間のバイタルデータに基づいて、ＲＲＩ値に類似する傾向値を算出し、単位平均脈拍が高い分布に属しかつ変動係数が大きい場合に合致する状態を「ヒヤリ・ハット」が発生したとして検出することができる。
【００５８】
前記集約部は、複数の被計測者において前記検出されたインシデントの発生に関連付けられる地理的情報に基づいて、インシデントが発生した地点を視覚的に示すヒートマップを作成してもよい。当該構成により、ＩｏＴ基盤１は、検出された「ヒヤリ・ハット」に関連付けられる地理的情報に基づいて、複数人に係る「ヒヤリ・ハット」の発生を視覚的に示すヒートマップを作成することができる。
【００５９】
また、本発明の実施の形態によれば、第１の期間において所定の周期で計測されるバイタルデータ及びバイタルデータが計測された地点の地理的情報を取得する取得手順と、前記第１の期間に含まれる開始時点が異なる複数の第２の期間における前記バイタルデータの平均値及び変動係数の集合を、バイタルデータの変動の傾向を示す傾向値として算出し、前記傾向値に基づいてインシデントの発生を検出する抽出手順と、前記検出されたインシデントの発生に関連付けられる地理的情報に基づいて、ヒートマップを作成する集約手順とを有する情報処理方法が提供される。
【００６０】
上記の構成により、ＩｏＴ基盤１は、被計測者に装着されるか又は近傍に配置される脈拍数計測機器６が取得する所定期間のバイタルデータに基づいて、ＲＲＩ値に類似する傾向値を算出して単位平均脈拍が高い分布に属するデータの変動係数を分析することにより、「ヒヤリ・ハット」の発生を検出することができる。また、ＩｏＴ基盤１は、検出された「ヒヤリ・ハット」に関連付けられる地理的情報に基づいて、「ヒヤリ・ハット」の発生を視覚的に示すヒートマップを作成することができる。すなわち、時系列におけるバイタルデータの解析に基づいて、ユーザの状態が変化する可能性が高い地理的位置を表示することができる。
【００６１】
また、本発明の実施の形態によれば、コンピュータが実行可能なプログラムであって、第１の期間において所定の周期で計測されるバイタルデータ及びバイタルデータが計測された地点の地理的情報を取得する取得手順と、前記第１の期間に含まれる開始時点が異なる複数の第２の期間における前記バイタルデータの平均値及び変動係数の集合を、バイタルデータの変動の傾向を示す傾向値として算出し、前記傾向値に基づいてインシデントの発生を検出する抽出手順と、前記検出されたインシデントの発生に関連付けられる地理的情報に基づいて、ヒートマップを作成する集約手順とを前記コンピュータに実行させるプログラムが提供される。
【００６２】
上記の構成により、ＩｏＴ基盤１は、被計測者に装着されるか又は近傍に配置される脈拍数計測機器６が取得する所定期間のバイタルデータに基づいて、ＲＲＩ値に類似する傾向値を算出して単位平均脈拍が高い分布に属するデータの変動係数を分析することにより、「ヒヤリ・ハット」の発生を検出することができる。また、ＩｏＴ基盤１は、検出された「ヒヤリ・ハット」に関連付けられる地理的情報に基づいて、「ヒヤリ・ハット」の発生を視覚的に示すヒートマップを作成することができる。すなわち、時系列におけるバイタルデータの解析に基づいて、ユーザの状態が変化する可能性が高い地理的位置を表示することができる。
【００６３】
なお、本発明の実施の形態において、ＩｏＴ基盤１又はアプリケーションサーバ１１は、情報処理装置の一例である。単位平均脈拍は、バイタルデータの平均値の一例である。「ヒヤリ・ハット」は、インシデントの一例である。
【００６４】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００６５】
１            ＩｏＴ基盤
２            共通認証基盤
３            データ受信ゲートウェイ
４            アラート発行基盤
５            通信端末
６            脈拍数計測機器
７            情報処理端末
１１          アプリケーションサーバ
１２          ウェブサーバ
１３          データベース
１４          ロードバランサ
１５          アプリケーションゲートウェイ
１００１      プロセッサ
１００２      記憶装置
１００３      補助記憶装置
１００４      通信装置
１００５      入力装置
１００６      出力装置
１１１        取得部
１１２        抽出部
１１３        集約部
【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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