(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者に課題を呈示する呈示手段と、  当該被検者からの応答を受付ける入力手段と、  当該被験者の脳活動信号を計測する脳活動計測手段と、  課題シーケンスと、該課題シーケンスに基づく疲労指標算出式とを格納する記憶手段と、  疲労度の演算処理を行う計算手段と、  疲労度の評価結果を出力する出力手段と、  制御手段とを有し、  前記課題シーケンスは、少なくとも、記憶を要する記憶課題と、前記記憶課題の呈示の間に挿入され注意を要する注意課題との組み合わせで構成されており、  前記制御手段は、前記課題シーケンスを前記呈示手段に呈示させ、当該課題シーケンスに対する前記応答としての回答と反応時間、および当該課題シーケンスに対する脳活動値とを前記記憶手段に記憶させ、当該回答および反応時間および脳活動値から前記疲労指標算出式に基づき疲労指標を前記計算手段に算出させ、当該疲労指標に基づく疲労度の評価結果を前記出力手段に出力することを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項２】
請求項１において、  前記脳活動計測手段は、被検体に光を照射する光源と、前記光源から照射され前記被検体内を伝播した光を検出する検出器と、前記検出器で検出された光から前記被検体内部の酸素化ヘモグロビンおよび脱酸素化ヘモグロビンの濃度変化に依存するヘモグロビン信号および前記課題シーケンスに対するヘモグロビン信号の代表値を脳活動値として算出する演算部とを有することを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項３】
請求項１において、  前記注意課題が、認知的干渉を生じさせるよう設計された不一致条件と、前記認知的干渉を生じさせないよう設計された一致条件の、少なくとも２つの条件から成ることを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項４】
請求項３において、  前記疲労指標算出式は、前記記憶課題に対する前記反応時間を用いており、  前記不一致条件の注意課題を挿入した場合の前記反応時間と、前記一致条件の注意課題を挿入した場合の前記反応時間との差分を利用して前記疲労度を評価することを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項５】
請求項３において、  前記疲労指標算出式は、前記記憶課題に対する前記反応時間を用いており、  前記不一致条件の注意課題を挿入した場合の前記反応時間と、前記一致条件の注意課題を挿入した場合の前記反応時間との比率を利用して前記疲労度を評価することを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項６】
請求項３において、  前記疲労指標算出式は、前記記憶課題に対する前記脳活動値を用いており、  前記不一致条件の注意課題を挿入した場合の前記脳活動値と、前記一致条件の注意課題を挿入した場合の前記脳活動値との差分を利用して前記疲労度を評価することを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項７】
請求項３において、  前記疲労指標算出式は、前記記憶課題に対する前記脳活動値を用いており、  前記不一致条件の注意課題を挿入した場合の前記脳活動値と、前記一致条件の注意課題を挿入した場合の前記脳活動値との比率を利用して前記疲労度を評価することを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項８】
請求項２において、  前記ヘモグロビン信号の代表値である脳活動値は、前記課題シーケンスに対応して設定した所定の活動期間におけるヘモグロビン信号の平均値であることを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項９】
請求項２において、  前記ヘモグロビン信号の代表値である脳活動値は、前記課題シーケンスに対応して設定した所定の活動期間におけるヘモグロビン信号の最大値あるいは最小値であることを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項１０】
請求項１において、  前記記憶課題は、図形の位置や形、言語などを記憶させるターゲット刺激と、  所定時間後にその記憶をテストするプローブ刺激とを有し、  前記入力手段からの応答に基づき前記プローブ刺激に対する前記反応時間を取得することを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項１１】
請求項１において、  前記記憶課題は、記憶するために音韻ループを用いる言語性記憶課題と、記憶するために音韻ループを用いない空間性記憶課題の、いずれか一方あるいは両方を備えることを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項１２】
請求項１において、  前記記憶課題は、図形の色や形状を記憶する図形形状記憶課題と、図形の位置を記憶する空間性記憶課題の、いずれか一方あるいは両方を備えることを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項１３】
請求項３において、  前記疲労指標算出式は、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の言語性記憶課題に対する反応時間の差分と、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の空間性記憶課題に対する反応時間の差分の、両方を含むことを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項１４】
請求項３において、  前記疲労指標算出式は、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の言語性記憶課題に対する脳活動値の差分と、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の空間性記憶課題に対する脳活動値の差分の、両方を含むことを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項１５】
請求項３において、  前記疲労指標算出式は、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の言語性記憶課題に対する反応時間の比率と、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の空間性記憶課題に対する反応時間の比率の、両方を含むことを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項１６】
請求項３において、  前記疲労指標算出式は、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の言語性記憶課題に対する脳活動値の比率と、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の空間性記憶課題に対する反応時間の比率の、両方を含むことを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項１７】
請求項１において、  前記疲労指標は、前記記憶課題および前記注意課題に対する正答率または反応時間が所定範囲の値だったときのデータのみを用いて算出することを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項１８】
請求項１において、  前記記憶課題および前記注意課題は、視覚刺激により呈示することを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項１９】
請求項１において、  前記記憶課題および前記注意課題は、聴覚刺激により呈示することを特徴とする疲労度評価システム。
【請求項２０】
請求項１において、  前記入力手段、前記呈示手段及び前記出力手段は、ＧＵＩ機能を備えた共通の表示画面を有することを特徴とする疲労度評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、疲労度評価システムに係り、特に、被験者の心理的な疲労度を客観的に評価するのに適した疲労度評価システムおよび評価方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】  職場における心身の「疲労」が原因で、機器を誤操作したり、メンタルヘルスの問題へ発展したりするケースが見られる。疲労状態の早期発見は諸問題の予防につながるため、有効な疲労度評価方法の開発が必要とされている。一般的な疲労度評価方法は、大きく下記の３つに分類できる。（１）主観的な疲労を質問紙などで評価する方法（２）心拍数変化など生理反応で疲労度を評価する方法（３）客観的に観測できる作業量や行動データで疲労度を評価する方法  上記（１）に関しては、「頭がおもい」「全身がだるい」「気が散る」などの複数項目に対して、自分が当てはまるか否かを回答し、その合計点数から疲労度を評価する「自覚症状調べ（産業疲労研究会・日本産業衛生学会）」に代表される。また、主観的な「疲労度」の程度を離散的あるいは連続的なスケールで回答させる方法もある。これらの方法には、被験者が感じている疲労感がダイレクトに反映される利点がある。【０００３】  上記（２）に関しては、筋電、心拍数、呼吸、酸素消費量などを測定し、疲労度を評価する方法が知られている。これらの方法は基本的に筋肉疲労など身体的な疲労の評価に適していると考えられる。【０００４】  上記（３）に関しては、例えばフリッカー法が知られている。これは点滅した光をみたとき、それが断続光から連続光に見える境界の周波数を測定するものであり、視覚疲労の評価には有効であるとされる。その他、作業量のモニタリングや行動指標の計測を利用して、疲労度を評価する方法もある。例えば、呈示図形に対する被験者の反応時関を測定し、疲労度を評価する装置が特許文献１に開示されている。具体的には、不規則な間隔でディスプレイに表示される図形に対してできるだけ早くキー押下するよう被験者に教示した条件下で、図形が表示されてから被験者がキーを押すまでの時間を測定し、その時間に応じて疲労度を評価する。同様に特許文献２では、動画像に対する反応時間を用いて、運転操作に関連する疲労程度を測定する方法が開示されている。これらの方法は、被験者が疲れている状態では単位時間あたりの作業量が減る、または反応すべき刺激に対する反応時間が長くなる、といった現象を利用したものであり、定量的に疲労度を可視化する効果がある。【０００５】  一方、ヒトの心理状態を脳活動計測により評価する試みが始まっている。例えば、生体に対する透過性が高い可視から近赤外領域の光を用いて、大脳皮質中の「酸素化ヘモグロビン（Hb）」と「脱酸素化Hb」、および「総Hb（酸素化Hbと脱酸素化Hbの総和）」の相対的濃度変化（以下、Hb信号と呼ぶ）を計測する生体光計測技術（非特許文献１）の利用が進められている。この技術は、被験者に対し無侵襲且つ低拘束で、簡便に脳機能を計測できる特長を有し、気分、感情など個人の精神状態に関する情報を与えるという応用が期待されている面がある。特許文献３では、この生体光計測技術より得られる脳活動信号から、気分や感情など個人の精神状況を評価する装置、方法およびプログラムが提案されている。しかし、特許文献３では、主に抑うつ気分の評価方法について記されており、心理的疲労度の評価方法については明らかでなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平７−１１１９８９号公報
【特許文献２】特開２００４−２６７３３９号公報
【特許文献３】特開２００８−１３８８５８号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Maki、 A et al.， (1995) ”Spatial and temporal analysis of human motor activity using noninvasive NIR topography”  Medical Physics 22， pp.1997-2005.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】  前述した従来の疲労度評価方法については以下の課題がある。上記（１）の、質問紙などを利用した疲労度評価方法は、被験者のバイアスや主観的な操作が入るという欠点がある。これは、例えば疲れている振りをしたいとき、あるいは疲労を隠したいときなど、被験者により評価結果を操作できるということを示す。すなわち、被験者のバイアスや意図的な操作が入り得るため、客観的および定量的な評価が難しい。また、被験者が自覚していない疲労に関しては検出することが難しく、潜在的な疲労によるヒューマンエラーを未然に防ぐような予防的利用には適さない。【０００９】  上記（２）の、心拍数変化などの生理反応を利用した疲労度評価方法は、肉体的な疲労度評価には向いているが、事務作業などに従事している労働者の心理的な疲労度評価には適さないという課題がある。また、測定のために計測機器を装着する必要があり、日常的な疲労度モニタとしては使いづらい。【００１０】  更に、上記（３）の、作業量や行動データを利用した疲労度評価方法についても、断続光から連続光に見える境界は被験者の報告（ボタン押しのタイミング）により同定されるため、上記（１）の方法と同様に意図的な操作が入る可能性がある。特許文献１、２に開示された方法も、単純な作業量や反応時間だけを指標にした場合は、他の方法と同様に被験者の意図的操作が入る余地がある。知覚情報から自覚していない疲労まで検出できる可能性はあるものの、上記（１）の方法と同様に主観的な操作が入る余地があるという課題があった。【００１１】  本発明の目的は、上記の課題を解決し、心理的疲労度の評価技術を提供することである。すなわち、被験者による意図的な操作ができない方法で、職場等におけるヒューマンエラーの防止、メンタルヘルスの向上などに有効な、心理的な疲労度を表す客観的かつ定量的な指標を簡便に計測・表示することを可能にするシステムおよび方法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】
【００１２】  本発明の代表的な構成の一例を示すと次の通りである。本発明の疲労度評価システムは、被検者に課題を呈示する呈示手段と、当該被検者からの応答を受付ける入力手段と、当該被検者の脳活動を計測する脳機能計測手段と、課題シーケンスと、該課題シーケンスに基づく疲労指標算出式とを格納する記憶手段と、疲労度の演算処理を行う計算手段と、疲労度の評価結果を出力する出力手段と、制御手段とを有し、前記課題シーケンスは、少なくとも、記憶を要する記憶課題と、前記記憶課題の呈示の間に挿入され注意を要する注意課題との組み合わせで構成されており、前記制御手段は、前記課題シーケンスを前記呈示手段に呈示させ、当該課題シーケンスに対する前記応答としての行動データ（回答と反応時間）および当該課題シーケンスに対応する脳活動データを前記記憶手段に記憶させ、当該行動データおよび脳活動データから前記疲労指標算出式に基づき疲労指標を前記計算手段において算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】  本発明では、拮抗した複数の認知課題に対する反応時間および脳活動信号の微妙な差を用いて、心理的疲労度の指標を算出する。この方法では、被験者が意図的に疲労度指標を操作することは極めて難しく、より客観的な疲労度評価が可能である。【００１４】  また、反応時間指標による心理的疲労度だけを算出する場合、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）や携帯型情報通信端末などの既存の機器、設備上でも簡便に計測できるため、特別な装置を必要とせず低コストで導入できる。また、同時に脳機能計測を実施することにより、脳活動データを利用した疲労度指標を算出し、より客観性のある疲労度評価を表示することができる。脳機能計測装置を導入するコストがかかるものの、行動データによる疲労度指標と合わせて表示することによって、より詳細に疲労の種類や程度を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第一の実施例になる疲労度評価システムの構成を示す模式図。
【図２】本発明の第一の実施例になる疲労度評価システムにおける脳機能計測手段の構成を示す模式図。
【図３】本発明の第一の実施例の処理の全体を示すフローチャート。
【図４】本発明の第一の実施例における初期設定画面の例。
【図５】第一の実施例における、課題シーケンスＡ（一致条件の注意課題を挟んだ空間性記憶課題）を示す模式図。
【図６Ａ】第一の実施例における、被験者への課題シーケンスＡ（記憶課題）呈示の画面の例。
【図６Ｂ】被験者への課題シーケンスＡ（注意課題）呈示の画面の例。
【図６Ｃ】被験者への課題シーケンスＡ（記憶課題）呈示の画面の例。
【図７】第一の実施例における、課題シーケンスＢ（不一致条件の注意課題を挟んだ空間性記憶課題）を示す模式図。
【図８Ａ】第一の実施例における、課題シーケンスＣ（一致条件の注意課題を挟んだ言語性記憶課題）を示す模式図。
【図８Ｂ】被験者への課題シーケンスＣ（記憶課題）呈示の画面の例。
【図９】第一の実施例における、課題シーケンスＤ（不一致条件の注意課題を挟んだ言語性記憶課題）を示す模式図。
【図１０】第一の実施例において、各条件の記憶課題に対する反応時間を示すグラフ。
【図１１Ａ】第一の実施例において、空間性記憶課題に対する反応時間指標（不一致条件−一致条件）と、質問紙で測定した疲労スコアの相関プロット図。
【図１１Ｂ】言語性記憶課題に対する反応時間指標（不一致条件−一致条件）と、質問紙で測定した疲労スコアの相関プロット図。
【図１１Ｃ】空間性記憶課題と言語性記憶課題の反応時間指標の差と、質問紙で測定した疲労スコアの相関プロット図。
【図１２】第一の実施例において、各条件のブランチング課題に伴う脳活動信号の時間波形を示すグラフ。
【図１３】第一の実施例において、一致条件と不一致条件の差を利用して作成した脳活動指標と、質問紙で測定した疲労スコアの相関プロット図。
【図１４】第一の実施例における、反応時間指標を用いた疲労度の判断基準の例を示す図。
【図１５】本発明の第二の実施例になる疲労度評価システムにおける課題呈示処理の全体を示すフローチャート。
【図１６Ａ】第二の実施例における、刺激呈示パラメータの設定画面の例。
【図１６Ｂ】反応取得パラメータの設定画面の例。
【図１６Ｃ】フィードバック情報の設定画面の例。
【図１７】第二の実施例における、設定ファイルの例。
【図１８】第二の実施例における、課題呈示処理を示すフローチャート。
【図１９】第二の実施例の変形例における、課題呈示処理を示すフローチャート。
【図２０】第二の実施例における、疲労指標算出処理を示すフローチャート。
【図２１Ａ】第二の実施例における、被験者へのフィードバック画面として、疲労指標のみ表示した例。
【図２１Ｂ】被験者へのフィードバック画面として、コメントのみ表示した例。
【図２１Ｃ】被験者へのフィードバック画面として、疲労指標およびコメントを表示した例。
【図２２】本発明の第三の実施例になる疲労度評価システムにおける、疲労度の時系列変化を表示した画面の例。
【図２３】本発明の第四の実施例になる疲労度評価システムの構成を示す模式図。
【図２４】本発明の第四の実施例の、処理の全体を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１６】  本発明は、認知課題に対する行動指標および脳活動指標を計測し、被験者の疲労度を算出・表示するシステム及び方法を提供する。本発明では、被験者に、課題シーケンスとして、少なくとも記憶を要する課題と注意を要する課題の２種類の認知課題を組み合わせて呈示する。つまり、ターゲット刺激（記憶するよう教示された刺激）を呈示してから所定時間経過後の前記被験者の記憶をテストする記憶課題と、前記記憶課題で記憶を保持している期間に挿入される注意課題との組み合わせを呈示する。本願の発明者は、前記注意課題の負荷による前記記憶課題に対する反応時間の差を指標化することによって、被験者の疲労度を定量的に評価できることを実験により示した。また、前記の認知課題を実行中の脳活動信号を計測し、同様の脳活動指標を作成することによっても、被験者の疲労度を評価できることを見出した。
【００１７】  そこで、本発明の一例においては、被験者に記憶を要する記憶課題および注意を要する注意課題を組み合わせて呈示し、各認知課題に対する被験者の回答およびその反応時間を回答データとして、また課題実行中の脳活動信号を脳活動データとして取得し、該回答データおよび該脳活動データを用いて被験者の疲労指標を算出する。なお、注意を要する課題は、不一致条件と一致条件のように注意負荷の異なる課題の組み合わせがより好ましい。
【００１８】  上記のような例によれば、拮抗した複数の認知課題に対する反応時間および脳活動信号の微妙な差を利用して疲労度指標を算出するため、被験者の意図的な操作を防ぐことができる。すなわち、被験者が、疲労度の値を意図的に操作することを防止することができる。
【００１９】  また、上記のような例によれば、反応時間あるいは脳活動信号の一方だけでも、疲労度指標を算出できるため、利用環境や目的に応じて、計測形態を選択することが出来る。例えば、できるだけ低コストで簡便かつ日常的に疲労度を測定したい場合は、すでに社会インフラとなりつつあるパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）や携帯型情報通信端末などを利用して、反応時間指標だけを測定することができる。すなわち、既存の電子機器上で動作するソフトウェアにより、認知課題に対する反応を記録し、客観的・定量的に疲労度を測定、フィードバックすることができる。この場合、ＰＣ上で簡便に計測できるため、特別な装置を必要とせず低コストで導入できる。
【００２０】  あるいは、より正確かつ詳細に疲労状態を把握したい場合は、PCと脳機能計測装置の両方を用いて、反応時間指標および脳活動指標の両方を測定する。この場合、両方の指標を合せて参照することにより、何らかの誤差により生じる誤検知の確率を低減することが出来る。また、脳活動指標により、顕在化する前の潜在的な疲労感を検出できる可能性がある。
【００２１】  また、両指標とも「疲労」に関係した画像や語句を使用せずに実施できるため、自然な気分状態における疲労度指標が得られるという利点がある。
【００２２】  以下、本発明の実施形態について説明する。
【実施例１】
【００２３】  本発明の第一の実施例になる疲労度評価システムについて、図１〜図１２を用いて説明する。本実施例の全体的なシステム構成を図１に示した。疲労度評価システム１００は、被験者１２０あるいは実験者からの入力を受付ける入力手段１０１、被験者１２０の脳活動信号を計測する計測システム１０２、および本システムが実行する記憶処理、計算処理、呈示処理、入出力処理などの処理全般を制御する制御手段１０３、被験者１２０への課題呈示や表示を行う呈示手段（表示手段）１０４、疲労指標などを算出する計算手段１０５、疲労度評価プログラム、「認知課題」の情報を格納するとともに被験者からの回答データおよび疲労指標の算出に必要な情報などをテーブル形式等で格納する記憶手段１０６、評価結果やコメントなどを出力・表示する出力手段１０７および通信手段１０８を有する。入力手段１０１と呈示手段１０４及び出力手段１０７として、ＧＵＩ機能を備えた共通の表示画面（図６Ａ〜図６Ｃ参照）を用いてもよい。【００２４】  記憶手段１０６は各種メモリやハードディスクなどで構成され、測定パラメータやコメント等の情報も格納される。本実施例のシステムで実施する認知課題、すなわち「課題シーケンス」は、少なくとも、図形の位置や言語などを記憶させるターゲット刺激と、所定時間後にその記憶をテストするプローブ刺激から成る記憶課題と、矢印の向きを判断する注意を要する注意課題の２つの課題から成り、記憶手段１０６に格納されている複数の「課題シーケンス」の中の１種類の課題シーケンス、あるいは２種類の課題シーケンスの組み合わせを用いて、評価が実施される。本発明の「課題シーケンス」は、第１の認知課題として所定時間経過後の被験者の記憶をテストする記憶課題と、第２の認知課題として前記第１の認知課題の間に挿入される注意課題とで構成されている。本発明では、このように一つの認知課題に挿入する形で別の認知課題を実施するものをブランチング課題と定義する。【００２５】  脳機能計測手段の代表例として、生体光計測装置の構成を図２に示す。この生体光計測装置は、異なる波長にピーク波長を持つ２つのレーザダイオード２０５、２０６と、前記２つのレーザダイオードを異なった周波数で変調するための信号を生成する発振器２０３と２０４と、前記ピーク波長の異なる２つの光を混合する光混合器２０７と、前記光混合器２０７からの光を光ファイバ経由で被検体上の光照射位置に照射する光照射手段と、前記光照射手段から適度に離れた光検出位置（本実施例では約３cm離れた点）から混合光を検出する光検出器２０８と、前記発振器からの変調周波数が参照信号として入力されたロックインアンプ２０２と、ロックインアンプの出力である各波長帯の光の透過光信号をアナログ信号からデジタル信号へ変換するアナログ−デジタル変換器２０１を備える。前記光照射位置と光検出位置の略中点を計測位置とし、ブランチング課題に関連する脳機能部位（前頭極、ブロードマンエリア１０野付近）、ワーキングメモリを担う脳機能部位（前頭前野、ブロードマンエリア４６野付近）、また、本発明で示す疲労度が反映される領域（下前頭回、ブロードマンエリア４４野、４５野、４７野）が計測できる位置に装着させ���。【００２６】  図２では、計測位置を１つのみ記したが、発振器を用いて複数の光信号を分離することが可能であるため、実際には複数の光照射位置と光検出位置を配列した生体光計測装置を用いて、複数の位置を計測することが出来る。最小限、前頭葉の1点を計測すれば実行が可能であるが、より詳細な情報を得るためには、左右の相同部位に複数の計測点を備えることが望ましい。本実施例では発振器を用いて複数の光信号を分離しているが、発振器は使わずにパルス光を用いて点灯タイミングで光信号を分離することも可能である。また、光源にはレーザーダイオードだけでなく、LEDなど他の種類も用いることができる。【００２７】  各波長帯の光の透過光信号はアナログ−デジタル変換器２０１でアナログ−デジタル変換された後、制御手段１０３に入力され、記憶手段１０６に記憶される。【００２８】  図３に、本発明の第一の実施例の処理の全体を示すフローチャートを示す。  最初に、疲労度評価システム１００は、疲労度測定のために必要な情報についての初期設定を受付ける（Ｓ３００）。【００２９】  初期設定事項の例を図４に示す。例えば、測定項目が、行動データ（正答率、反応時間）だけなのか、脳活動データも含むのか、設定するチェックボックス４０１、４０２を示した。また、認知課題（記憶課題、注意課題）の呈示回数や種類の設定を行う（４０３〜４０６）。これらは、予め設定された初期値等を用いてもよく、呈示手段１０４の表示画面を操作して被験者自身が設定してもよい。あるいは、疲労度評価システムについての知識を有する実験者が初期値等を入力してもよい。ここでは、記憶課題として「空間性ワーキングメモリ課題１」と、注意課題として「フランカー課題（矢印）」の組み合わせが設定されたものとする。なお、課題シーケンスの具体的な例については、後で詳細に説明する。本実施例の疲労度評価システムは、主に、行動記録処理S３０２、課題呈示処理S３０４、脳活動計測処理S３０６の３つの処理システムから成る。ここでは、課題呈示方法に特徴があるため、課題呈示処理を中心に説明する。課題呈示処理は、設定された課題シーケンスを呈示手段１０４に呈示して実行する。この例では、S３０８で記憶課題のターゲット刺激を呈示した後、注意課題（一致条件）を呈示する（S３１４）。この注意課題は、設定した記憶保持時間が経過するまで、あるいは所定の回数に達するまで繰り返す（S３１８）。その後、記憶課題のプローブ課題を呈示する（S３２２）。注意課題呈示および記憶課題のプローブ課題呈示に伴い、被験者はボタン押しなどで反応するよう教示されており、行動記録処理では、入力手段１０１を介して回答および反応時間を記録する（S３１２、S３２０、S３３０、S３３８）。【００３０】  また、脳活動データの解析に必要となるため、脳活動計測処理（S３０６）では、記憶課題および注意課題の呈示タイミングを記録する（S３１０、S３１６、S３２４、S３２８、S３３４、S３４２、マーク入力）。次に、注意課題（不一致条件）の場合を同様に実行する。S３２６で記憶課題のターゲット刺激を呈示した後、注意課題（不一致条件）を呈示する（S３３２）。この注意課題は、設定した記憶保持時間が経過するまで、あるいは所定の回数に���するまで繰り返す（S３３６）。その後、記憶課題のプローブ課題を呈示する（S３４０）。【００３１】  所定の課題シーケンスが終了したら、行動記録出力処理S３４４および脳活動信号出力処理S３４８により出力されたデータに基づく疲労指標算出処理S３５０を計算手段１０５で実行し、評価結果を表示する（S３５２）。【００３２】  図５に、課題シーケンスＡの構成例を示す。矢印の方向は時間経過を示す。記憶課題では、注視点（＋）を有する背景画面５００を提示したのち、はじめに４つの四角が表示されたターゲット刺激５０１を１５００ms表示し、その位置を被験者に記憶させる空間性記憶課題を用いた。ターゲット刺激５０１の呈示後、矢印の向きを被験者に判断させる注意課題５０２〜５０４を呈示した。図６Ａに、第一の実施例における、被験者への記憶課題の呈示を行う表示画面６００の例を示す。図６Ａにおいて、６０２は課題シーケンスの呈示画面、６０４は課題シーケンスに関する被験者へのメッセージ、６０６は、被験者の回答操作用のアイコン、６０８は操作ボタン、６１０はテンキーである。また、図６Ｂに、被験者への注意課題の呈示画面の例を示す。【００３３】  図５に戻って、ターゲット刺激５０１の呈示後７０００ms経過してからプローブ刺激５０５を表示し、その中の四角の位置が、記憶したターゲット刺激５０１中の四角の位置のいずれかと一致しているか否かを被験者のボタン押しにより判断させる。図６Ｃに、被験者へのターゲット刺激呈示の画面の例を示す。また、プローブ刺激５０５が表示されてからボタンが押されるまでの時間を被験者の反応時間として記録する。【００３４】  ここでは記憶させるターゲット刺激として４つの四角を表示したが、図形は何でもよく、また覚える図形の数も１から１０くらいまで適切に選んでよい。必要なポイントは、記憶できる空間的な位置情報を含むことである。呈示時間も１５００msに限定するものではなく、被験者が記憶すべき情報を認識できる長さがあればよい。同様に、ターゲット刺激の呈示からプローブ刺激の呈示までの時間（記憶保持時間）も７０００msに限定するものではない。【００３５】  上記のパラメータ（図形の種類および数、呈示時間、記憶保持時間）は、該被験者あるいは該被験者群の平均的な記憶能力を参考にした難易度で調整する。例えば、集中しなければ遂行できないが、集中すれば一定以上の確率で被験者が正解できる程度の難易度が望ましい。【００３６】  本認知課題では、上記の記憶課題に矢印の向きを判断させる注意課題を挿入して実施する。すなわち、ブランチング課題を実施する。ターゲット刺激５０１の次に注視点（＋）を５００ms表示した後、注意課題５０２を最長１９００ms表示して被験者の反応が入力され次第、注視点（＋）に切り替わる。この例では、注意課題を２０００ms毎に３回繰り返した。注意課題の呈示時間および繰り返し回数も、この例に限定するものではなく、記憶課題の長さ、全体の難易度などを参考に調節する。この例で用いた注意課題は、横に５つ並んだ矢印の中央の矢印の向きを左か右で回答するもので、認知心理学の分野ではフランカー課題と呼ばれる。【００３７】  課題シーケンスＡの注意課題５０２〜５０４は、５つの矢印が同じ向きを向いている一致（congruent）条件と呼ばれるものである。全ての矢印が同じ向きを向いているため、被験者は比較的迷うことなく向きを判断することができる。【００３８】  これに対し、図７に、図５の課題シーケンスＡとほぼ同じであるが、注意課題の条件だけが異なる課題シーケンスＢの例を示した。課題シーケンスＢにおける注意課題７０３〜７０４では、中央の矢印と、それ以外の４つが逆の方向を向いている。これを不一致（incongruent）条件と呼ぶ。この場合、周囲の矢印の向きが異なるため、中央の矢印の向きを判断するのが難しく、反応時間が遅くなることが知られている。ここでは注意課題の例として矢印の向きを判断させるフランカー課題を用いたが、本発明で用いる注意課題はフランカー課題に限定するものではなく、何らかを判断をさせる認知課題において、その判断を邪魔する（認知的干渉を起こす）要素を含む不一致条件とその判断を邪魔する（認知的干渉を起こす）要素を含まない一致条件の２条件を設定できることを必須事項として満たせばよい。【００３９】  なお、注意課題は、認知的干渉を生じさせるよう設計された不一致条件と、認知的干渉を生じさせないよう設計された一致条件との２つの条件に加えて、中立的な条件を加えた３つの条件で構成しても良く、あるいは、不一致条件及び一致条件について各々多段階に難易度を変えるようにしたより多層レベルの条件で構成しても良い。【００４０】  図７に示した課題シーケンスＢの記憶課題（７０１、７０５）は、課題シーケンスＡと全く同じであり、課題シーケンスＡとＢの相違点は、並行して実施する注意課題の条件（一致条件／不一致条件）だけである。本発明は、課題シーケンスＡ（一致条件）における記憶課題に対する反応時間と、課題シーケンスＢ（不一致条件）における記憶課題に対する反応時間の差あるいは比率を用いて、疲労度を表す指標を算出することを特徴とする。また、図形の位置を記憶する空間性記憶課題ではなく、音韻などの言語情報を記憶する言語性記憶課題、あるいは図形の色や形、文字などの形状情報を記憶する図形形状記憶課題を併用あるいは単独で用いることも有用である。【００４１】  言語性記憶課題を利用した課題シーケンスの例を図８Ａの課題シーケンスＣ、図９の課題シーケンスＤに示した。ここでは、８０１、９０１に示すように、ひらがな４文字をターゲット（ターゲット刺激）として覚えさせ、プローブ刺激８０５、 ９０５）として表示したカタカナ１文字（実施例では、“ノ”）と同じ音声の文字が、その前に覚えたひらがな４文字の中にあったかなかったかを判断させる。記憶課題における記憶する情報の種類以外は、注意課題（８０２〜８０４、 ９０２〜９０４）を含めて、図５の課題シーケンスＡおよび図７の課題シーケンスBと同じ構造になっている。言語性記憶課題を利用した課題シーケンスＣ、Ｄの組み合わせとして、アルファベットの大文字Ａ、Ｂ、Ｃ、−と小文字Ａ、Ｂ、Ｃ、−、数字と１、２、３、−と英文one、 two、 three、−など、同じ音声を有する異種の文字の組み合わせを用いても良い。【００４２】  異なる条件のブランチング課題に対する反応時間および脳活動信号の違いを利用することによって、疲労度が評価できる根拠について下記に示す。【００４��】  上記のように、空間性記憶ブランチング課題（一致条件）（図５、課題シーケンスＡ）、空間性記憶ブランチング課題（不一致条件）（図７、課題シーケンスＢ）、言語性記憶ブランチング課題（一致条件）（図８Ａ、課題シーケンスＣ）、言語性記憶ブランチング課題（不一致条件）（図９、課題シーケンスＤ）の４条件を設定し、２９人の被験者に対し実験を行った。各課題で用いる四角の位置や文字の種類、回答の正誤などは疑似的にランダム化し、同じ画像や回答に偏らないように工夫した。【００４４】  図１０に、各被験者において各条件５回ずつ実験し、全被験者の平均反応時間を算出した結果を示す。空間性記憶ブランチング課題においては、不一致条件（課題シーケンスＢ）における反応時間の方が一致条件（課題シーケンスＡ）における反応時間より長くなることが分かった。これは、挿入した不一致条件の注意課題が難しいため、記憶課題に対する反応が遅くなったと解釈できる自然な結果である。【００４５】  一方、言語性記憶ブランチング課題においては、一致条件（課題シーケンスＣ）における反応時間の方が不一致条件（課題シーケンスＤ）における反応時間より長くなることが分かった。難易度としては難しいはずの不一致条件を挿入した場合の方が、記憶課題に対する反応が速くなるという現象は今まで知られていない新しい知見である。【００４６】  これは、本実験で用いた注意課題の不一致条件が、言語記憶課題における何らかの処理を高める効果を持っていたことを示す。本実験からはその処理を特定できないが、音声ループを用いた音声言語の記憶処理、あるいは、ターゲットとして表示されるカタカナの（形状の）認知処理が、その候補として挙げられる。【００４７】  １１Ａ、図１１Ｂに、この「注意課題が一致条件であるか不一致条件であるか、の違いにより生じる記憶課題に対する反応時間の差」を反応時間指標として（不一致条件―一致条件）、その時の被験者の「疲労度」との相関関係を検討した結果を示す。【００４８】  ここでは、被験者の気分を評価する標準化された質問紙「POMS短縮版」（横山和仁 編著、「POMS短縮版 手引きと事例解説」、金子書房、２００５）により評価した疲労スコア、POMS（疲労）を疲労度として用いた。空間性記憶ブランチングにおいては、不一致条件における反応時間が一致条件における反応時間より遅くなるほど、疲労度が小さくなることが示された。つまり、反応時間指標と疲労度は負の相関を示す（相関係数-０.５４）。一方、言語性記憶ブランチングにおいては、不一致条件における反応時間が一致条件における反応時間より速くなるほど、疲労度が小さくなることが示された。つまり、反応時間指標と疲労度は正の相関を示す（相関係数０.５３）。【００４９】  空間性記憶ブランチング課題においては、不一致条件（課題シーケンスＢ）における反応時間の方が一致条件（課題シーケンスＡ）における反応時間より遅くなる傾向があり、この傾向が弱まるほど疲労度が高い。これは、疲れていない状態では、不一致条件に対して強く注意を向けることが可能となり、その結果として、次のターゲット刺激に対する反応が遅くなったと考えられる。つまり注意課題の一致か不一致かの違いに応じたメリハリのある注意コン���ロールができているか否かを示すと考えられた。【００５０】  一方、 言語性記憶ブランチング課題においては、不一致条件（課題シーケンスＣ）における反応時間の方が不一致条件（課題シーケンスＤ）における反応時間より早くなる傾向があり、この傾向が弱まるほど疲労度が高い。この結果から、言語性記憶ブランチング課題では、挿入した注意課題の不一致条件に対する注意の強さが、言語性記憶課題の処理を促進する方向に作用したと推測される。その原因は特定できないが、結果としては空間性記憶ブランチング課題と同様に、注意課題の条件（一致か不一致かの違い）によって生じる注意コントロールのメリハリを反映している可能性が高い。【００５１】  本実験から分かった一般傾向をまとめると、図形の向きを判断させる注意課題（不一致条件）を挿入することによって、図形の位置を記憶する空間性記憶課題に対する反応時間は遅くなる。一方、言語の音韻情報を記憶する言語性記憶課題では、反応時間が速くなる。そして、疲労度が高ければ高いほど、これらの一般傾向が弱まることが示された。ここで、本実験で用いた言語性記憶課題は、文字（カタカナ）の形状認識過程が関わっているため、図形の形状を記憶する図形記憶ブランチング課題においても言語性記憶ブランチング課題と同様の結果が得られると考えられる。【００５２】  いずれにしても、上記のように、各ブランチング課題の反応時間指標（不一致条件と一致条件）を利用することによって、被験者の疲労度を定量的に評価することができる。空間性記憶ブランチング課題の場合は、指標値が小さくなるほど疲労度が高く、言語性ブランチング課題の場合は、指標値が大きくなるほど疲労度が高い。【００５３】  図１１Ｃは、空間性記憶課題と言語性記憶課題の反応時間指標の差と、質問紙で測定した疲労スコアの相関図である。【００５４】  いずれかの課題を単独で使用しても疲労度を評価できるが、より精度を上げるためには、２つのブランチング課題を使用して、複合的な指標を作成することが有効である。図１１Ｃに示したように、言語性記憶ブランチング課題における反応時間指標から空間性記憶ブランチング課題における反応時間指標を引いて新たな反応時間指標を作成した場合、疲労度との相関がより高くなる（相関係数０.６８）。【００５５】  一方、前記のブランチング課題を実行中の脳活動信号を図１２に示す。このデータは、各被験者において各条件５回ずつ実験して得た、外背側前頭前野における被験者29名の平均波形である。この脳活動信号は、脳機能計測手段１０２から入力された透過光信号、および記憶手段１０６にある課題シーケンスなどの情報を利用して、計算手段１０５が算出した。基本的な計算処理としては、Lambert-Beer則に基づき、酸素化Hb信号と脱酸素化Hb信号を算出し（非特許文献１）、以下の処理を行った。(１)ブロックごとに信号を分離する（例えば、記憶課題のターゲット画像が呈示されてから、プローブ画像が呈示されるまでの8.5秒間をタスク期間と考え、タスク前の1秒間およびタスク後の16秒間を加えた25.5秒間をひとつのブロックとして分離する）。(２)各ブロックデータに対し、バンドパスフィルタリングや、線形フィッティングなどを用いて、ベースライン補正、ノイズ除去を行う。ここで、課題の回答が間違っていたブロックを、エラーブロックとして除去してもよい。(３)ブロックを空間性記憶課題、言語性記憶課題に分類し、それぞれの群で平均する。【００５６】  本実施例では、酸素化Hb信号のみを使用したが、脱酸素化Hb信号および酸素化Hb信号と脱酸素化Hb信号の総和（総Hb信号）を用いることも可能である。図１２に示したように、各条件とも、ターゲット画像を呈示した直後から酸素化Hb信号が増加を始め、プローブ画像の呈示直前に１つ目のピークを示した。また、プローブ画像の呈示から7〜8秒後には2つ目のピークを示した。ここで、１つ目のピーク（ターゲット画像の呈示から7.5秒後）を中心とする5秒間を活動期間１、２つ目のピーク（プローブ画像の呈示から7.5秒後）を中心とする5秒間を活動期間２とする。活動期間１の増加は、ターゲット画像の情報を保持しながら注意課題を実行している時の脳活動信号、活動期間２の増加は、プローブ画像を認識・判断した時の脳活動信号を反映していると考えられた。活動期間１および活動期間２における酸素化Hb信号の平均値を脳活動値として、以降の解析を行った。脳活動値を算出するための平均期間は限定する必要はなく、得られた脳活動信号の特徴によって設定してよい。また、ある期間の平均値だけでなく、ある期間の最大値や微分値、積分値、テンプレートとした活動波形との一致度（相関係数など）を利用することも可能である。【００５７】  全被験者の平均データでは有意な課題条件間の差は見られなかったが（図１２）、反応時間データと同様に、個人毎に注意負荷の影響を表す「一致条件と不一致条件の差」を脳活動指標として脳活動値から作成し（空間性： OT_S（I-C）、 言語性： OT_V（I-C））、POMS疲労スコアとの相関関係を検討した。その結果、活動期間１と活動期間２の両方に共通して、空間性記憶課題の脳活動指標は、広い領域でPOMS疲労スコアと正の相関を示した。活動期間1における相関が強く、中前頭回の中央部および右の下前頭回で有意な相関が見られた。特に、右の下前頭回における相関が強く、相関係数0.51（p < 0.005）を示した（図13（a））。【００５８】  一方、言語性記憶課題の脳活動指標については、負の相関傾向が見られた。有意な相関係数を示した部位は、左右の下前頭回から側頭葉にかけての領域であり、活動期間2において有意な相関係数を示した（r = -0.45、 p < 0.05）。 また、OT_S(I-C)からOT_V(I-C)を引いて作成した「記憶の種類と注意負荷の交互作用」を示す脳活動指標（OT_S-V）は、OT_S(I-C)と同様に広い領域で正の相関を示した。 特に活動期間2における左の下前頭回が強い相関を示した（図13（ｂ）、r = 0.52、p < 0.005）。【００５９】  本発明では、上記の知見を利用し、認知課題に対する回答・反応時間および脳活動データを取得し解析することにより、被験者の疲労度を算出・表示する。【００６０】  空間性記憶ブランチング課題（一致条件）の反応時間あるいは脳活動値をＡ、空間性記憶ブランチング課題（不一致条件）の反応時間あるいは脳活動値をＢ、言語性記憶ブランチング課題（一致条件）の反応時間あるいは脳活動値をＣ、言語性記憶ブランチング課題（不一致条件）の反応時間あるいは脳活動値をＤとおくと、疲労度指標（F）の計算式としては下記の数式〔数１〕〜〔��１１〕の例がある。F＝Ｂ−Ａ                                              〔数１〕F＝（Ｂ−Ａ）／|Ｂ＋Ａ|                                〔数２〕F＝Ｄ−Ｃ                                              〔数３〕F＝（Ｄ−Ｃ）／|Ｄ＋Ｃ|                                〔数４〕F＝（Ｄ−Ｃ）−（Ｂ−Ａ）                              〔数５〕F＝{（Ｄ−Ｃ）−（Ｂ−Ａ）}／{（Ｄ−Ｃ）＋（Ｂ−Ａ）}  〔数６〕F＝Ｂ／Ａ                                              〔数７〕F＝Ｄ／Ｃ                                              〔数８〕F＝（Ｄ／Ｃ）／（Ｂ／Ａ）                              〔数９〕F＝（Ｄ／Ｃ）−（Ｂ／Ａ）                              〔数１０〕F＝（Ｄ−Ｃ）／（Ｂ−Ａ）                              〔数１１〕  上記数式１〜６や式１１に示した疲労指標算出式は、不一致条件の注意課題を挿入した場合の値と、一致条件の注意課題を挿入した場合の値との差分に基づいている。上記数式７〜１０に示した疲労指標算出式は、不一致条件の注意課題を挿入した場合の値と、一致条件の注意課題を挿入した場合の値との比率に基づいている。【００６１】  上記数式５、６や式１１に示した疲労指標算出式は、不一致条件の注意課題を挿入した場合および一致条件の注意課題を挿入した場合の言語性記憶課題に対する値の差分と、不一致条件の注意課題を挿入した場合および一致条件の注意課題を挿入した場合の空間性記憶課題に対する値の差分の、両方を含んでいる。また、上記数式２、４、６に示した疲労指標算出式では、値の差分を値の和で除算した値に基づいている。【００６２】  上記数式９、１０に示した疲労指標算出式は、不一致条件の注意課題を挿入した場合および一致条件の注意課題を挿入した場合の言語性記憶課題に対する値の比率と、不一致条件の注意課題を挿入した場合および一致条件の注意課題を挿入した場合の空間性記憶課題に対する値の比率の、両方を含んでいる。【００６３】  基準データで標準化するなど、上記の各式をさらに変形することにより、他にも有効な指標を作成することができる。重要な点は、一致条件と不一致条件の差を抽出することである。【００６４】  認知課題の種類や難易度、被験者の状況と、望ましい計算式の関係をあらかじめ記憶手段に記憶しておき、初期設定の段階で測定パラメータが与えられたとき、複数の候補を表示画面に呈示し、被験者や実験者が計算式を選択できるようにしてもよい。例えば、与えられた測定パラメータから、測定範囲内の反応時間の差分が比較的小さいと想定される場合は反応時間の差分に基づく式を用い、応時間の差分が比較的大きいと想定される場合は、比率に基づく式、あるいは差分と比率の組み合わせに基づく式を用いることが考えられる。【００６５】  図１４は、計算式として上記数式５のF ＝（Ｄ−Ｃ）−（Ｂ−Ａ）、すなわち、図１１Ｃに示した相関図の結果を利用して、空間性記憶課題と言語性記憶課題の反応時間指標の差に基づき、被験者の疲労度の状態を、「元気」、「軽度疲労」、「重度疲労」に区分して判定する例を示している。【００６６】  なお、記憶課題および注意課題は、視覚により呈示する場合に限られるものではなく、聴覚刺激により呈示するようにしてもよい。例えば、上記各例の記憶課題および注意課題に相当するものを、聴覚刺激に変換して呈示するよ��にしてもよい。【００６７】  本発明によると、ＰＣや携帯電話など既存の電子機器上で動作するソフトウェアにより、認知課題に対する反応時間を記録し、客観的・定量的に疲労度を測定、フィードバックすることができる。すなわち、微妙な反応時間の差を利用することにより、疲労度の値を被験者が意図的に操作することを防止することができる。また、脳機能計測手段を併用することにより、認知課題に対する脳活動信号を記録し、客観的・定量的な疲労度指標を算出、フィードバックすることも可能である。脳活動信号に基づく指標を表示することにより、より客観性の高い生物学的指標を提供できる。反応時間指標と脳活動指標を合わせて表示することにより、誤検出率を低減させ、ユーザーに対する説得力が向上するという利点がある。また、疲労の初期状態では、反応時間指標のみで検出される場合、および脳活動指標のみで検出される場合の両方があり得る。どちらの指標が優位になっているかを表示することにより、より詳細に疲労の種類・程度をフィードバックすることも可能である。【００６８】  本発明の方法は、シンプルな課題を用いて短時間に実施できるため、被験者は日常のオフィスワーク中に、あるいは家庭で、気軽に疲労度チェックをすることができる。さらに、「疲労」に関係した画像や語句を使用せずに実施できるため、被験者の自然な気分状態における疲労度指標が得られる。
【実施例２】
【００６９】  本発明の第二の実施例になる疲労度評価システムについて、図１５〜図２１を用いて説明する。本実施例のシステム構成の基本形態は実施例１と同様であり、図１に示したように、認知課題および被験者からの回答データおよび疲労指標の算出に必要な情報などを格納する記憶手段、各処理を制御する制御手段、疲労指標などを算出する計算手段、被験者への課題呈示などを行う呈示手段、被験者あるいは実験者からの入力を受け付ける入力手段を有する。【００７０】  以下、システムの処理について説明する。    本システムの全体フローチャートを図１５に示す。最初に、疲労度測定のために必要な情報についての初期設定を受付ける（Ｓ１５００）。実施にあたり、予め設定したパラメータを自動的に使用する場合もあるが、実験者が入力手段を通してパラメータを設定することもできる。【００７１】  設定画面１６００の例を図１６Ａ〜図１６Ｃに示す。はじめに、設定画面１６００における刺激呈示パラメータの設定項目の例を図１６Ａに記した。  起動タイミング：疲労度評価を実施するタイミング（プログラムを起動するタイミング）を設定する。１６０１「手動」ボタンを選択した場合、実験者もしくは被験者が開始ボタンを押すなどの行動を行うことによって、本システムが起動する。また、１６０２「自動」ボタンを選択した場合、１６０３に設定した時間間隔（この例では１２０分間隔）で自動的に起動する。【００７２】  記憶課題：記憶課題の種類、難易度、繰り返し回数を設定する。記憶課題の種類は、１６０４のプルダウンメニューを用いて、あらかじめ記憶手段に格納されている記憶課題から選択する。次に、選択した記憶課題の難易度を、１６０５〜１６０７の「低」、「中」、「高」ボタンのいずれかを選択して設定する。１６０８は記憶課題の繰り返し回数の入力部である。ここでは難易度を、「低」、「中」、「高」から選択する例を示しているが、５段階や１０段階、あるいは課題条件毎になどより細かく設定させることも可能である。課題が難しくて出来ない場合、あるいは簡単すぎてあまり考えなくてよい場合、目的とする疲労度指標が得られないことが予想されるため、被験者のレベルに合わせて適切な難易度に調整することは重要である。【００７３】  また、予備テストを実施することにより、最適な難易度に自動調整する方法も有効である。その場合、正答率が所定の値以上になる、あるいは反応時間の平均値が所定の範囲に入る、などの基準により難易度を設定する。難易度の調整は、例えば、記憶課題のターゲット刺激となる図形の種類や数、記憶時間の長さなどを変えて実施する。【００７４】  最後に、記憶課題の繰り返し回数を１６１３に入力して設定する。これは、各条件の記憶課題を何回実行するかを決定するものである。理論的には、繰り返し回数が多いほど安定した信頼性の高いデータが取得できるが、繰り返しが多くなると所要時間も長くなり被験者への負荷が増すという問題も生じる。反応時間のばらつきが一定範囲内に収まるまで繰返しを続けるなど、最適な繰り返し回数を自動設定することも可能である。【００７５】  注意（挿入）課題： 記憶課題に挿入する注意課題の種類、難易度、繰り返し回数を設定する。注意課題の種類は、１６０９のプルダウンメニューを用いて、あらかじめ記憶手段に格納されている注意課題から選択する。次に、選択した注意課題の難易度を、記憶課題と同様に、１６１０〜１６１２の「低」「中」「高」ボタンのいずれかを選択して設定する。最後に、注意課題の繰り返し回数を１６１３に入力して設定する。注意課題の繰り返し回数は、記憶課題の記憶時間によって限界があるため、実行できない数値は入力できないように工夫する場合がある。【００７６】  次に、図１６Ｂに、反応取得パラメータの設定項目を記した。データとして採用する反応時間の有効範囲である「有効反応時間」は、入力部１６１４に最小値、１６１５に最大値を入力して設定する。また、課題間の反応時間差の有効範囲である「有効時間差」は、入力部１６１６に最大値を入力することにより設定する。これは、当てずっぽうで押した可能性がある速い反応時間データや、うまく課題の解答に到達できずに失敗した可能性がある遅い反応時間のデータを採用しないことにより、より信頼性の高い結果を得るための工夫である。また、意図的な反応時間の操作を検出する役割も持つ。【００７７】  最後に、被験者にフィードバックする項目の選択画面を図１２Ｃに記した。ここでは、疲労指標（点数）のみを表示するボタン１６１７と、疲労指標から判定するコメントを表示するボタン１６１８のいずれかを選択する例を示した。    疲労指標の算出式および疲労指標値からコメントへの変換表は、１６１９に入力した設定ファイルから読み込む（図１７）。図１７の設定ファイル例では、図１１Ｃおよび図１４で効果を示した反応時間指標を指標算出式として用いて、算出した疲労度指標に応じて３段階の疲労度コメントを表示する設定ファイルの例を示した。すなわち、疲労度指標が−５００未満を「元気」、２５０以上を「重疲労」、それらの間を「軽疲労」と判定し、対応したコメントを表示する。なお、これらの区分の数や、区分のための指標値は一例であり、用途に応じて適宜設定すればよい。【００７８】  図１５に戻り、疲労度評価システムは、起動タイミングが「手動」に設定されている場合、開始ボタンの押下あるいは所定の操作が行われた直後に課題呈示を開始する（Ｓ１５０２、Ｓ１５０６、Ｓ１５０８）。【００７９】  起動タイミングが「自動」に設定されている場合、設定した時間（図１６の例では１２０分）が経過すると課題呈示を開始する（Ｓ１５０２、Ｓ１５０４、Ｓ１５０８）。図１８に、課題呈示処理（Ｓ１５１０）の例を示した。実施する認知課題は、図形の位置や言語などを記憶させるターゲット刺激（Ｓ１５１２）と所定時間後にその記憶をテストするプローブ刺激（Ｓ１５２４）から成る記憶課題と、矢印の向きなど呈示刺激の特徴を判断する注意課題（Ｓ１５１４〜１５２２）の２種類の課題から成るブランチング課題である。注意課題に対する反応（回答および反応時間）は注意記憶データ（Ｓ１５１８）へ、記憶課題に対する反応（回答および反応時間）は記憶課題データ（Ｓ１５２８）へ記録する。ブランチング課題（記憶課題）の実施回数をｎ、各ブランチング課題内で実施される注意課題の実施回数をｍとしてカウントし、それぞれ規定回数に達するまで繰返し実施する（Ｓ１５３０、Ｓ１５３２）。【００８０】  疲労指標の算出に用いるブランチング課題の実施回数ｎは、各条件で安定した平均値を得るために複数回とする。１回でも実行できるが、偶発的に反応時間が遅くなったり速くなったりする場合があるので、少なくとも３回以上繰り返すことが望ましい。ただし、繰り返し回数が多くなると計測時間の長くなり被験者の負担が増えるため、本発明の利点である簡便さを失わない程度に回数を抑える必要がある。【００８１】  一方、注意課題の実施回数ｍは、基本的に記憶課題において記憶を保持している期間の長さに依存する。一般に、記憶した情報を再認させる遅延マッチング課題では記憶の保持時間を１〜１２秒程度に設定することが多い。記憶する情報あるいは被験者によって、難易度を最適にする保持期間は異なるため、最適な設定時間を一概に決めることは難しいが、ここでは７秒間として実施する。７秒間あれば、矢印の向きを判断する注意課題を３回程度実施することが可能である。このように注意課題の回数は、記憶課題の保持時間、記憶課題および注意課題の難易度、設定条件などを考慮して総合的に設定する。注意課題は、呈示された刺激の特徴に関して何らかの判断をさせる認知課題において、その判断を邪魔する（認知的干渉を起こす）要素を含む不一致条件とその判断を邪魔する（認知的干渉を起こす）要素を含まない一致条件の２条件を有する。それぞれの条件を同頻度で、かつ不規則な順序で実施することが望ましい。【００８２】  実施例２の変形例として、図１９に、図１８と同様の課題呈示処理のフローチャートを記した。図１８との違いは、ブランチング課題の実施回数ｎを成功した試行数を基準に決められる点にある（Ｓ１５３４〜Ｓ１５３８）。ここでの成功した試行とは、被験者の反応が予め設定されていた回答と一致しており、かつ反応時間が設定した範囲内であった場合である。回答を間違ったり、通常より遅く反応したりした場合のデータは、疲労指標の算出に不適であると考えられるため、成功した試行だけで規定回数分のデータを取得し、疲労度を算出することは有効である。もちろん、誤答など失敗試行のデータを疲労指標の算出に活用することも可能である。【００８３】  図１５に戻り、疲労度評価システムは、課題呈示処理（Ｓ１５１０）が終わると、次に疲労指標算出処理（Ｓ１５４０）を実行する。【００８４】  疲労指標算出処理の例を図２０に示した。はじめに設定ファイル（図１７）から疲労度算出式を読み込む（Ｓ１５４２〜Ｓ１５４４）。次に、課題呈示処理で取得した記憶課題データを１行ずつ（１試行ごとに）読み込む（Ｓ１５４６〜Ｓ１５４８）。その回答が正解かつ反応時間が設定範囲内である場合（Ｓ１５５０〜Ｓ１５６２）、Ａ〜Ｄの条件毎に分類して各条件データに追加する（図５、７、８、９）。Ａ：空間性記憶課題と一致条件の注意課題のブランチング課題Ｂ：空間性記憶課題と不一致条件の注意課題のブランチング課題Ｃ：言語性記憶課題と一致条件の注意課題のブランチング課題Ｄ：言語性記憶課題と不一致条件の注意課題のブランチング課題  最後のデータ行まで読み込んだ後、各条件における反応時間の平均値を算出し、その値を用いて疲労度算出式に従った疲労指標を算出する（Ｓ１５６４〜Ｓ１５６６）。【００８５】  図１５に戻り、疲労度評価システムは、フィードバックの設定（Ｓ１５７０）に従い、結果を表示する。フィードバックが疲労指標のみの場合は、そのまま疲労指標を数値、色、グラフなどで表示する（Ｓ１５７２）。疲労指標とコメントの両方、あるいはコメントのみをフィードバックする場合は、設定ファイルに従い疲労指標をコメントに変換して表示する（Ｓ１５７４〜Ｓ１５８０）。【００８６】  図２１Ａ〜２１Ｃに、フィードバックの表示画面例を示す。図２１Ａの（ａ）、（ｂ）は疲労指標のみを表示する場合で、数字および／もしくはグラフや色などで疲労指標をフィードバックする。図２１Ｂの（ａ）、（ｂ）は、疲労指標から変換したコメントを表示する場合で、変換表から得たコメントや図形、絵などをフィードバックする。図２１Ｃの（ａ）、（ｂ）は、疲労指標およびコメントの両方を表示する場合を示した。【００８７】  本実施例によれば、実施例１と同様な効果がある。
【実施例３】
【００８８】  本発明の第三の実施例になる疲労度評価システムについて、図２２を用いて説明する。本実施例の基本形態は実施例１、２と同様であり、このシステムを、ＰＣや携帯電話など既存の電子機器上および簡易型脳機能計測装置で実現し、被験者の疲労度を評価、フィードバックする。この実施例では、実施例１、２で述べた疲労度評価システム１００が、同一被験者の疲労指標を経時的に記録し（ログを取り）、時系列変化として表示する機能を備えている。特に、本発明で示した疲労指標と合わせて、その他の生体情報（前日の睡眠時間、食事時間、血圧、心拍、生体ゆらぎ情報）を計測、表示するとともに、残業時間その他特別なイベントなども合わせ記録する機能を備えている。これらは、個人の疲労度をモニタする上で有効である。【００８９】  本実施例によれば、個人の疲労度をモニタすることにより、日々の疲れやミスを犯す確率などを見積もり、今後の作業内容の調整などに活用できる効果がある。
【実施例４】
【００９０】  企業における労務管理の一環として、産業医（もしくはそれに相当する企業内の健康管理の責任者、以下単に産業医）が従業員の勤務状態の管理に関与する場合がある。例えば、産業医が個々の従業員の健康状態や勤務状況を把握し、長時間労働者に対して健康指導を行うことが考えられる。本発明の第四の実施例として、産業医が企業内の従業員の精神的な疲労度を算出・評価するための疲労度評価システムを、図２３、図２４で説明する。【００９１】  図２３は、本発明の第四の実施例になる企業内疲労度評価システムの構成を示す模式図である。    企業内疲労度評価システム２３００は、健康管理サーバ２３０１、勤務管理サーバ２３０２、社内組織データベース２３０３と、産業医の端末２３０４、従業員端末２３０５（Ａ〜Ｎ）、職場の管理者端末２３０６とが、社内通信ネットワーク２３０７で相互に接続可能に構成されている。端末２３０４〜２３０６は、夫々、カメラ２３０８や音声入出力手段（図示略）を備え、産業医と従業員やその管理者との間で、Ｅメールによる相互連絡や、写真や映像の送受信が可能に構成されているものとする。また、健康管理サーバ２３０１の記憶手段には、実施例１〜３で説明した疲労度評価プログラムやこのプログラムを実行するのに必要な各種データが格納されており、このプログラムに産業医、個々の従業員、及び管理者がアクセスし実行可能となっている。健康管理サーバ２３０１には、実施例３で述べた個人の血圧、残業時間等の情報を含めてもよい。また、産業医や個々の従業員、管理者は、各々、所定のレベルのアクセス権限に基づき、健康管理サーバ２３０１、勤務管理サーバ２３０２、社内組織データベース２３０３の各種データベースにアクセス可能である。【００９２】  図２４は、本発明の第四の実施例の、処理の全体を示すフローチャートである。産業医は、従業員からの診断要求（Ｓ２４１０）、管理者からの診断要求（Ｓ２４１１）、あるいは、産業医自身の抽出処理（Ｓ２４１２）などにより、疲労度の診断の対象者を選定する（Ｓ２４２０）。そして、Ｅメールやカメラを使用して従業員に診断を打診し（Ｓ２４２１）、従業員から肯定的な応答があった場合（Ｓ２４２２）、疲労度の診断を行う。まず、対象となる従業員に関する情報に基づき、診断のために最適なパラメータを設定し（Ｓ２４２３）、その設定に基づいて、従業員に対して疲労度評価プログラムによる診断を行う（Ｓ２４２４）。なお、診断処理を円滑に行うためには、診断専用の部屋で端末を使用するのが望ましい。産業医は、診断結果に基づき、「重度疲労」と診断される場合は、アドバイスを生成し、従業員や管理者に連絡し、必要な処置を講ずる（Ｓ２４２５）とともに、その結果を健康管理サーバ２３０１に記録する（Ｓ２４２６）。【００９３】  このように、本発明の疲労度評価プログラムを企業内システムとして構成し、従業員のデータを一括管理し、産業医による健康管理に利用することは効果的である。本実施例によれば、簡便・安価なシステムにより、日常的に従業員の疲労度を客観的・定量的に評価することができ、疲労指標および／もしくは評価結果を従業員にフィードバックすることにより、適切に休憩を促すなど、効率よく業務を進める支援に役立てることができる。また、職場におけるヒューマンエラーの防止、メンタルヘルスの向上などに有効な、精神的な疲労度を表す客観的かつ定量的な指標を簡便に計測・表示することを可能にするシステムを提供できる。すなわち、本実施例によれば、簡単な装置構成で客観的かつ定量的な指標を提供できるので、産業医が従業員の精神的な疲労の状況を的確に把握し、必要な処置を講ずることができる。疲労度評価プログラムの利用を個々の従業員の自己判断に任せると、仕事に追われ精神的な疲労を認識しないまま重症化する事態も考えられるが、企業内システムとし、個々の従業員を組織的に管理、支援できる体制とすることで、そのような事態の発生を予防することができる。【００９４】  本実施例の内容を一例としていかにまとめる。【００９５】  社内通信ネットワークで相互に接続可能に構成された健康管理サーバと、産業医端末と、従業員端末と、管理者端末とを備え、前記各端末は、課題を呈示する呈示手段と、該課題の呈示に対する応答を受付ける入力手段と、該課題実行中の被験者の脳活動を計測する脳活動計測手段と、課題シーケンスと該課題シーケンスに基づく疲労指標算出式とを格納する記憶手段と、疲労度の演算処理を行う計算手段と、疲労度の評価結果を出力する出力手段と、制御手段とを有し、前記課題シーケンスは、少なくとも、記憶を要する記憶課題と、前記記憶課題の呈示の間に挿入され注意を要する注意課題との組み合わせで構成されており、前記産業医端末は、前記健康管理サーバのデータベースにアクセスして従業員の健康管理に関する情報を抽出すると共に、疲労度の診断の対象者を選定する機能を備えており、前記産業医端末の前記制御手段は、前記従業員の診断のために最適なパラメータを設定し、前記課題シーケンスを前記従業員端末の前記呈示手段に呈示させ、当該課題シーケンスに対する前記従業員の応答としての回答と反応時間と脳活動値とを前記記憶手段に記憶させ、当該回答および反応時間および脳活動値から前記疲労指標算出式に基づき疲労指標を前記計算手段に算出させ、当該疲労指標に基づく前記従業員の疲労度の評価結果を健康管理サーバに記録するとともに、前記評価結果を前記従業員端末及び前記管理者端末に出力可能に構成されていることを特徴とする企業内疲労度評価システム。【００９６】  上記の企業内疲労度評価システムにおいて、前記注意課題が、認知的干渉を生じさせるよう設計された不一致条件と、前記認知的干渉を生じさせないよう設計された一致条件の、少なくとも２つの条件から成ることを特徴とする企業内疲労度評価システム。【００９７】  また、上述してきた疲労度評価に関する評価方法の一例を以下にまとめる。疲労度評価システムを用いた疲労度評価方法であって、前記疲労度評価システムは、被検者に課題を呈示する呈示手段と、当該被検者からの応答を受付ける入力手段と、当該被験者の脳活動信号を計測する脳活動計測手段と、課題シーケンスと、該課題シーケンスに基づく疲労指標算出式とを格納する記憶手段と、疲労度の演算処理を行う計算手段と、疲労度の評価結果を出力する出力手段と、制御手段とを有しており、前記課題シーケンスは、少なくとも、記憶を要する記憶課題と、���記記憶課題の呈示の間に挿入され注意を要する注意課題との組み合わせで構成されており、前記課題シーケンスを前記呈示手段に呈示し、当該課題シーケンスに対する前記被検者の応答としての回答と反応時間および当該課題シーケンスに対する前記被験者の脳活動値とを前記記憶手段に記憶し、当該回答および反応時間および脳活動値から前記疲労指標算出式に基づき疲労指標を前記計算手段により算出し、当該疲労指標に基づく疲労度の評価結果を前記出力手段に出力することを特徴とする疲労度評価方法。【００９８】  上記疲労度評価方法において、前記記憶課題は、記憶を要するターゲット刺激と、所定時間後に該ターゲット刺激に関する記憶をテストするプローブ刺激とを有しており、前記注意課題が、認知的干渉を生じさせるよう設計された不一致条件と、前記認知的干渉を生じさせないよう設計された一致条件の、少なくとも２つの条件から成り、前記ターゲット刺激を呈示した後、前記注意課題を呈示し、当該注意課題に対する前記被検者の応答としての回答と反応時間とを前記記憶手段に記憶し、前記所定時間後に前記プローブ刺激を呈示し、当該注プローブ刺激に対する前記被検者の応答としての回答と反応時間とを前記記憶手段に記憶し、前記ターゲット刺激の呈示とプローブ刺激の呈示のタイミングによって設定された活動期間における脳活動信号の代表値を脳活動値として前記記憶手段に記憶し、前記記憶課題に対する前記反応時間および前記脳活動値を用いて前記疲労指標算出式により、前記疲労指標を算出することを特徴とする疲労度評価方法。【００９９】  上記の疲労度評価方法において、前記疲労指標は、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の前記言語性記憶課題に対する反応時間の差分あるいは比率と、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の前記空間性記憶課題に対する反応時間の差分あるいは比率の、両方を用いて算出されることを特徴とする疲労度評価方法。【０１００】  上記のように本発明の実施形態の一例をまとめたが、必ずしも上記構成を全て具備する必要は無く、これに限られるものではないことは云うまでもない。
【符号の説明】
【０１０１】１００  疲労度評価システム１０１  入力手段１０２  脳機能計測手段１０３  制御手段１０４  呈示手段（表示手段）１０５  計算手段１０６  記憶手段１０７  出力手段１０８  通信手段１２０  被験者２０１  アナログデジタル変換器２０２  ロックインアンプ２０３  変調器２０４  変調器２０５  光源２０６  光源２０７  光混合器２０８  光検出器５０１  空間性記憶課題のターゲット刺激例５０２〜５０４  一致条件の注意課題例５０５  空間性記憶課題のプローブ刺激例６００  表示画面６０２  課題シーケンスの呈示画面６０４  課題シーケンスに関する被験者へのメッセージ６０６  被験者の回答操作用のアイコン６０８  操作ボタン６１０  テンキー７０１  空間性記憶課題のターゲット刺激例７０２  一致条件の注意課題例７０３〜７０４  不一致条件の注意課題例７０５  空間性記憶課題のプローブ刺激例８０１  言語性記憶課題のターゲット刺激例８０２〜８０４  一致条件の注意課題例８０５  言語性記憶課題のプローブ刺激例９０１  言語性記憶課題のターゲット刺激例９０２  一致条件の注意課題例９０３〜９０４  不一致条件の注意課題例９０５  言語性記憶課題のプローブ刺激例１６０１  起動タイミングを手動に設定するラジオボタン１６０２  起動タイミングを自動に設定するラジオボタン１６０３  起動タイミングの間隔時間（分）の入力部１６０４  記憶課題の種類を選択するプルダウンメニュー１６０５  記憶課題の難易度を「低」に設定するラジオボタン１６０６  記憶課題の難易度を「中」に設定するラジオボタン１６０７  記憶課題の難易度を「高」に設定するラジオボタン１６０８  記憶課題の繰り返し回数の入力部１６０９  注意課題の種類を選択するプルダウンメニュー１６１０  注意課題の難易度を「低」に設定するラジオボタン１６１１  注意課題の難易度を「中」に設定するラジオボタン１６１２  注意課題の難易度を「高」に設定するラジオボタン１６１３  注意課題の繰り返し回数の入力部１６１４  有効反応時間の最小値の入力部１６１５  有効反応時間の最大値の入力部１６１６  有効時間差の最大値の入力部１６１７  フィードバック情報に疲労指標を選択するラジオボタン１６１８  フィードバック情報にコメントを選択するラジオボタン１６１９  設定ファイルの選択部２３００  企業内疲労度評価システム２３０１  健康管理サーバ２３０２  勤務管理サーバ２３０３  社内組織データベース２３０４  産業医の端末２３０５（Ａ〜Ｎ）  従業員端末２３０６  職場の管理者端末
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１６Ｃ】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【図２１Ｃ】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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