(57)【要約】  ストレス推定装置は、ストレス推定の対象者から収集された生体信号データを、ストレスが推定されるべき全期間に亘って連結して全期間生体信号を生成し、生体信号データを、全期間よりも短い複数の短期間のそれぞれに亘って連結して複数の短期間生体信号を生成する生体信号構成手段１２と、全期間生体信号からストレス特徴量を算出して全期間特徴量とし、短期間生体信号からストレス特徴量を算出して短期間特徴量とするストレス特徴量算出手段１５と、全期間特徴量と短期間特徴量とからストレススコアを推定するストレススコア推定手段１６とを備える。
2019159252.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ストレス推定の対象者から収集された生体信号データを、ストレスが推定されるべき全期間に亘って連結して全期間生体信号を生成し、前記生体信号データを、前記全期間よりも短い複数の短期間のそれぞれに亘って連結して複数の短期間生体信号を生成する生体信号構成手段と、
前記全期間生体信号からストレス特徴量を算出して全期間特徴量とし、前記短期間生体信号からストレス特徴量を算出して短期間特徴量とするストレス特徴量算出手段と、
前記全期間特徴量と前記短期間特徴量とからストレススコアを推定するストレススコア推定手段と
を備えるストレス推定装置。
【請求項２】
生成された前記全期間生体信号を記憶する全期間生体信号記憶手段と、
生成された前記短期間生体信号を記憶する短期間生体信号記憶手段とを備え、
前記ストレス特徴量算出手段は、前記全期間生体信号記憶手段に記憶されている前記全期間生体信号を使用して前記全期間特徴量を算出し、前記短期間生体信号記憶手段に記憶されている前記短期間生体信号を使用して前記短期間特徴量を算出する
請求項１記載のストレス推定装置。
【請求項３】
生体信号データ未取得期間の前後の前記短期間特徴量の差分を計算し、計算結果を、追加の短期間特徴量として前記ストレススコア推定手段に出力する短期間特徴量補充手段をさらに備える
請求項１または請求項２記載のストレス推定装置。
【請求項４】
前記短期間生体信号から算出された前記短期間特徴量または前記短期間特徴量補充手段が出力した前記短期間特徴量から特徴値を算出し、算出結果を、追加の短期間特徴量として前記ストレススコア推定手段に出力する短期間特徴量計算手段をさらに備える
請求項３記載のストレス推定装置。
【請求項５】
前記生体信号データは、皮膚電気伝導度、皮膚表面温度、脈波、心拍、音声、加速度の信号の一部または全部である
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載のストレス推定装置。
【請求項６】
ストレス推定の対象者から収集された生体信号データを、ストレスが推定されるべき全期間に亘って連結して全期間生体信号を生成し、前記生体信号データを、前記全期間よりも短い複数の短期間のそれぞれに亘って連結して複数の短期間生体信号を生成し、
前記全期間生体信号からストレス特徴量を算出して全期間特徴量とし、前記短期間生体信号からストレス特徴量を算出して短期間特徴量とし、
前記全期間特徴量と前記短期間特徴量とからストレススコアを推定する
ストレス推定方法。
【請求項７】
生成された前記全期間生体信号を全期間生体信号記憶手段に保存し、
生成された前記短期間生体信号を短期間生体信号記憶手段に保存し、
前記全期間生体信号記憶手段に保存されている前記全期間生体信号を使用して前記全期間特徴量を算出し、前記短期間生体信号記憶手段に保存されている前記短期間生体信号を使用して前記短期間特徴量を算出する
請求項６記載のストレス推定方法。
【請求項８】
生体信号データ未取得期間の前後の前記短期間特徴量の差分を計算し、計算結果を、前記ストレススコア推定のために使用する追加の短期間特徴量とする
請求項６または請求項７記載のストレス推定方法。
【請求項９】
前記短期間生体信号から算出された前記短期間特徴量または前記差分に基づく前記短期間特徴量から特徴値を算出し、算出結果を、ストレススコア推定のために使用する追加の短期間特徴量とする
請求項８記載のストレス推定方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
ストレス推定の対象者から収集された生体信号データを、ストレスが推定されるべき全期間に亘って連結して全期間生体信号を生成し、前記生体信号データを、前記全期間よりも短い複数の短期間のそれぞれに亘って連結して複数の短期間生体信号を生成する処理と、
前記全期間生体信号からストレス特徴量を算出して全期間特徴量とし、前記短期間生体信号からストレス特徴量を算出して短期間特徴量とする処理と、
前記全期間特徴量と前記短期間特徴量とからストレススコアを推定する処理と
を実行させるためのストレス推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体信号を用いるストレス推定装置およびストレス推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
長期ストレス（chronic stress）は、人が長期間に亘って様々なストレッサー（stresser）に曝されることによって蓄積されるストレスである。長期ストレスは、鬱病等の精神疾患をもたらす可能性がある。職業性ストレス（occupational stress ）は、長期ストレスの一例である。職業性ストレスは、特に勤務者が就業中に様々なストレッサーに曝されることによって蓄積されるストレスである。職業性ストレスがもたらす鬱病等は、労働者の生産性を低下させる。よって、鬱病等の早期発見および防止は重要である。鬱病等の早期発見および防止のために、様々な長期ストレス推定技術が提案されている。【０００３】
長期ストレス推定システムの一例が、非特許文献１，２，３，４に記載されている。例えば、非特許文献１および非特許文献２には、１ヶ月という長期に亘る被験者の生体信号が統計的に処理された特徴量を用いて、ストレスの程度を識別する技術が開示されている。特徴量は、生体信号を、座位、歩行、走行、および睡眠等の行動時間別に統計的に処理することによって得られる。そして、長期ストレスの指標としてよく用いられるPSS （Perceived Stress Scale）アンケートのスコアが高い人と低い人とが識別されている。【０００４】
非特許文献３には、人の身体活動の継続時間の頻度分布によって、ユーザの幸福度および生産性を推定する技術が開示されている。非特許文献４には、歩行、会話、およびデスクワーク等の行動と、それらの行動時間（行動時間そのもの、１日における当該行動時間の割合、および行動の数）の統計量（平均、標準偏差、および中央値）と、性格や鬱の指標との間の相関分析が示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】A. Sano, "Measuring College Students' Sleep, Stress, Mental Health and Wellbeing with Wearable Sensors and Mobile Phones", Massachusetts Institute of Technology, 2015
【非特許文献２】A. Sano et al., "Recognizing academic performance, sleep quality, stress level, and mental health using personality traits, wearable sensors and mobile phones", in Wearable and Implantable Body Sensor Networks （BSN）, 2015 IEEE 12th International Conference on, 2015, pp. 1-6
【非特許文献３】K. Yano et al., "Measuring Happiness Using Wearable Technology", Hitachi Review, vol. 64, no. 8, pp. 97-104, 2015
【非特許文献４】J. E. Guevara, R. Onishi, H. Umemuro, K. Yano, and K. Ara, "Personality and mental health assessment: A sensor-based behavior analysis", in ACHI 2011, 2011
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
各非特許文献に記載された技術は、生体信号データからストレス推定のための特徴量を算出する際、ストレスが推定されるべき期間全体（例えば、１ヶ月）に亘って統計的処理を行う。そのために、充分高い推定精度が得られない。【０００７】
その理由は、心理学的に長期ストレスを反映すると認められているPSS アンケートや職業性ストレス簡易調査票のストレス反応の項目等では、ストレスが推定されるべき期間（１ヶ月）の全体的なストレス経験は問われず、その期間中の短期間のストレス経験の有無やその頻度が問われているためである。このように、長期ストレスを推定する処理において、ストレスが推定されるべき期間よりも細かい粒度の時間単位の生体信号情報は、充分に利用されていない。その結果、PSS アンケートや職業性ストレス簡易調査票等の長期ストレス指標におけるスコアを高精度に推定することが難しい。【０００８】
本発明は、高い精度で長期ストレスを推定できるストレス推定装置およびストレス推定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】
【０００９】
本発明によるストレス推定装置は、ストレス推定の対象者から収集された生体信号データを、ストレスが推定されるべき全期間に亘って連結して全期間生体信号を生成し、生体信号データを、全期間よりも短い複数の短期間のそれぞれに亘って連結して複数の短期間生体信号を生成する生体信号構成手段と、全期間生体信号からストレス特徴量を算出して全期間特徴量とし、短期間生体信号からストレス特徴量を算出して短期間特徴量とするストレス特徴量算出手段と、全期間特徴量と短期間特徴量とからストレススコアを推定するストレススコア推定手段とを備える。【００１０】
本発明によるストレス推定方法は、ストレス推定の対象者から収集された生体信号データを、ストレスが推定されるべき全期間に亘って連結して全期間生体信号を生成し、生体信号データを、全期間よりも短い複数の短期間のそれぞれに亘って連結して複数の短期間生体信号を生成し、全期間生体信号からストレス特徴量を算出して全期間特徴量とし、短期間生体信号からストレス特徴量を算出して短期間特徴量とし、全期間特徴量と短期間特徴量とからストレススコアを推定する。【００１１】
本発明によるストレス推定プログラムは、コンピュータに、ストレス推定の対象者から収集された生体信号データを、ストレスが推定されるべき全期間に亘って連結して全期間生体信号を生成し、生体信号データを、全期間よりも短い複数の短期間のそれぞれに亘って連結して複数の短期間生体信号を生成する処理と、全期間生体信号からストレス特徴量を算出して全期間特徴量とし、短期間生体信号からストレス特徴量を算出して短期間特徴量とする処理と、全期間特徴量と短期間特徴量とからストレススコアを推定する処理とを実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、長期ストレスを高精度に推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】ストレス推定装置の第１の実施形態を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態のストレス推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】ストレス推定装置の第２の実施形態を示すブロック図である。
【図４】第２の実施形態のストレス推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】ストレス推定装置の第３の実施形態を示すブロック図である。
【図６】第３の実施形態のストレス推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】第１の実施例のストレス推定装置の全体的な構成例を示す説明図である。
【図８】分析サーバの構成例を示すブロック図である。
【図９】第１実施例モデルおよび参照モデルの性能指標を示す説明図である。
【図１０】第２の実施例のストレス推定装置の全体的な構成例を示すブロック図である。
【図１１】ストレス推定装置の主要部を示すブロック図である。
【図１２】ストレス推定装置の他の態様の主要部を示すブロック図である。
【図１３】ストレス推定装置のさらに他の態様の主要部を示すブロック図である。
【図１４】ストレス推定装置の別の態様の主要部を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００１５】
実施形態１．
図１は、ストレス推定装置の第１の実施形態を示すブロック図である。第１の実施形態では、ストレス推定装置は、情報処理サーバ１００で実現されている。情報処理サーバ１００は、生体信号記憶部１０１と、生体信号構成部１０２と、全期間生体信号記憶部１０３と、短期間生体信号記憶部１０４と、ストレス特徴量算出部１０５と、ストレススコア推定部１０６と、ストレススコア出力部１０７とを含む。
【００１６】
なお、生体信号構成部１０２、ストレス特徴量算出部１０５およびストレススコア推定部１０６は、例えば情報処理サーバ１００における記憶部（図示せず）に格納されたストレス推定プログラムに従って、情報処理サーバ１００における１つまたは複数のプロセッサ（例えば、ＣＰＵ：Central Processing Unit ）が処理を実行することによって実現可能である。生体信号記憶部１０１、全期間生体信号記憶部１０３および短期間生体信号記憶部１０４は、情報処理サーバ１００における記憶装置（図示せず）で実現可能である。
【００１７】
また、ストレス推定プログラムが格納される記憶部は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスクなどの非一時的な不揮発性メモリである。また、生体信号記憶部１０１、全期間生体信号記憶部１０３および短期間生体信号記憶部１０４実現する記憶装置は、一例として、ハードディスク、フラッシュメモリ、またはＳＳＤ（Solid State Drive ）である。
【００１８】
また、本実施形態では、ストレス推定装置は情報処理サーバ１００で実現されるが、ストレス推定装置の構成要素をハードウェア回路で実現することも可能である。
【００１９】
生体信号記憶部１０１は、ストレス推定の対象者から収集された生体信号データを記憶する。生体信号構成部１０２は、生体信号記憶部１０１が記憶している生体信号データを用いる。生体信号構成部１０２は、所定期間に亘る生体信号データを連結する。本実施形態では、所定期間として、ストレススコアが算出されるべき全期間と、全期間よりも短い期間（短期間：例えば、１日）とがある。例えば、全期間が１ケ月である場合には、生体信号構成部１０２は、１ケ月間の生体信号データを連結して全期間生体信号とする。また、短期間が１日である場合には、１月の第１日から末日までのそれぞれの日の生体信号データを連結し、各々の日に関する短期間生体信号とする。
【００２０】
以下、一例として、全期間を１ケ月、短期間を１日とする。（１）式で示される数列PNを、第Ｎ日の１日分のある生体信号とする。「ある生体信号」は、心拍、脈波、皮膚導電性の数値、Ｘ軸方向の加速度等、１次元の信号であれば、いずれでもよい。数列において、pnはｎ番目の生体信号データそのものを表す。D は、１日分の生体信号の数である。例えば、サンプリングレートをSR[Hz]とすると、うるう秒が挿入されるような例外的な場合を除き、D ＝２４＊３６００＊SRである。
【００２１】
【数１】
2019159252.tif 000003
【００２２】
全期間生体信号（１ケ月分の生体信号）Q は、（２）式で示される。
【００２３】
【数２】
2019159252.tif 000004
【００２４】
（２）式において、M は、１ケ月の日数を示す。M は、状況に応じて、２８，２９，３０，３１のいずれかの数になる。生体信号記憶部１０１に記憶された生体信号データは、下記のような断片化されたpnの集合であるRLである。ここで、EL>SL である。
【００２５】
【数３】
2019159252.tif 000005
【００２６】
例えば、特定の第Ｎ'日の生体信号データが、RL' ，RL' +1，RL' +2であるとする。このとき、RL' ，RL' +1，RL' +2を順に連結することによって、第Ｎ'日の生体信号PN' が生成される。
【００２７】
各RLが収集された時点の間に空期間（RLの収集が途絶えた期間）が存在することがある。その場合には、生体信号記憶部１０１に、空期間の存在を示す情報も記録される。この場合、PN' の構成要素の数はD よりも少ない。
【００２８】
また、第N'日の最初のデータp(N' - 1)D と、RL' の最初のデータpSL'との間に空期間が存在する場合にも、生体信号記憶部１０１に、そのような空期間の存在を示す情報が記録される。第N'日の最後のデータとRL' +2の最後のデータとの間に空期間が存在する場合にも、生体信号記憶部１０１に、そのような空期間の存在を示す情報が記録される。
【００２９】
このようにして、第N'日の１日分のデータPN' とともに、データが抜けている部分の情報も記録される。その記録をNPN'とする。なお、１日の区切り位置がRLの途中に存在する場合には、生体信号構成部１０２は、RLを切断する処理を行う。
【００３０】
以上のようにして、生体信号構成部１０２は、適切なRLの組み合わせからPN' およびNPN'を構成することができる。同様にして、生体信号構成部１０２は、適切なRLの組み合わせからQ を構成することも可能である。Q についても、データが抜けている部分の情報NQが、生体信号記憶部１０１に記録される。この場合、Q の構成要素の数は、MDよりも少ない。
【００３１】
以上に説明されたプロセスを、本明細書では、「連結」と呼ぶ。なお、本実施形態では、全期間を１ヶ月、短期間を１日とするが、短期間の２倍が全期間以下であれば、これらの２つの期間はどのような長さでもよい。
【００３２】
全期間生体信号記憶部１０３は、生体信号構成部１０２が出力した全期間の生体信号（全期間生体信号）を記憶する。短期間生体信号構成部１０４は、生体信号構成部１０２が出力した短期間の生体信号（短期間生体信号）を記憶する。
【００３３】
ストレス特徴量算出部１０５は、全期間生体信号と短期間生体信号とのそれぞれについてストレス特徴量を算出し、全期間特徴量および短期間特徴量として出力する。ストレス特徴量として、非特許文献１，２，３，４に挙げられているように、座位、歩行、走行、デスクワーク、対話および睡眠等の行動時間別に統計的に処理した特徴量（例えば、平均、分散、中央値、パワースペクトル密度、および、３０秒間等の一定期間のピーク数のヒストグラムの構成要素等）が好適に用いられる。また、所定のしきい値以上の活動の継続時間の頻度分布等も、好適に用いられる。
【００３４】
ストレススコア推定部１０６には、ストレス特徴量算出部１０５から出力された全期間特徴量および短期間特徴量が入力される。ストレススコア推定部１０６は、全期間特徴量および短期間特徴量からストレススコアを推定する。ストレススコアは、長期間に亘って蓄積されたストレスのスコアである。例えば、PSS アンケートのスコア等の心理学的にストレスを反映することが認められているスコアである。ストレススコアを正確に推定するために、ストレススコア推定部１０６は、予め多くの被験者から取得した生体信号データと、教師データであるストレススコアとがセットになって記憶されているデータベースを用いて充分に学習された機械学習モデル等を用いる。
【００３５】
なお、ストレススコア推定部１０６は、ストレススコアとして、PSS スコアそのものを推定してもよいが、ストレススコア等を使用してクラス分類を行ってもよい。例えば、ストレススコア推定部１０６は、１つまたは複数のストレススコアに関するしきい値を設定することによって２以上の数のクラスを設定する。そして、ストレススコア推定部１０６は、しきい値を使用して、ストレススコアのクラス分類を行う。この場合、算出されるストレススコアは分類クラスを指定する番号等である。
【００３６】
ストレススコア推定部１０６は、ストレススコアの推定値を、ストレススコア出力部１０７に出力する。
【００３７】
本実施形態では、上記のような機能が実現されることによって、ストレスの全体の傾向とストレスのより細かい時間変化の傾向とが同時に反映されたストレススコアが推定される。すなわち、ストレスが推定されるべき全期間のストレス経験だけではなく、心理学的に重要な短期間毎のストレス経験の頻度の情報も得られるので、より正確なストレススコアを推定することが可能である。
【００３８】
次に、図２のフローチャートを参照して本実施形態の動作を説明する。
【００３９】
まず、生体信号構成部１０２は、生体信号記憶部１０１から、時系列生体信号データを取得する（ステップＡ１）。生体信号構成部１０２は、生体信号データに含まれる時系列情報に基づいて生体信号データを連結する（ステップＡ２）。
【００４０】
さらに、生体信号構成部１０２は、生体信号データの時系列情報から短期間生体信号の区切り位置（例えば、短期間が１日であるときには１日の終わりである２４時、短期間が１週であるときには１週間の終わりである日曜日の２４ 時）を読み取ったとき（ステップＡ３）、データ連結を停止する（ステップＡ６）。そして、生体信号構成部１０２は、連結した生体信号データを、短期間生体信号として短期間生体信号記憶部１０４に保存する（ステップＡ８）。
【００４１】
また、生体信号構成部１０２が、ストレス推定期間の全期間の最終位置（例えば、全期間が１ヶ月であるときには第３０日または第３１日の２４時）を読み取ったとき（ステップＡ４）、データ連結を停止する（ステップＡ７）。そして、生体信号構成部１０２は、連結した生体信号データを、全期間生体信号として全期間生体信号記憶部１０３に保存する（ステップＡ９）。
【００４２】
全期間生体信号記憶部１０３および短期間生体信号記憶部１０４が記憶する全期間生体信号および短期間生体信号は、ストレス特徴量算出部１０５に入力される。ストレス特徴量算出部１０５は、全期間生体信号と短期間生体信号とのそれぞれについてストレス特徴量を算出する。ストレス特徴量算出部１０５は、例えば、非特許文献１，２，３，４に挙げられているように、座位、歩行、走行、デスクワーク、対話および睡眠等の行動時間別に統計的に処理したストレス特徴量（例えば、平均、分散、中央値、パワースペクトル密度、および、３０秒間等の一定期間のピーク数のヒストグラムの構成要素等）を算出する（ステップＡ１０，Ａ１１）。なお、ストレス特徴量算出部１０５は、一定のしきい値以上の活動の継続時間の頻度分布等を、ストレス特徴量として算出してもよい。
【００４３】
最後に、ストレススコア推定部１０６は、上述したように、算出された全期間特徴量と短期間特徴量とを用いて、ストレススコアを推定する。ストレススコアを正確に推定するために、ストレススコア推定部１０６は、上述したような機械学習モデル等を用いてストレススコアを推定する（ステップＡ１２）。ストレススコア出力部１０７は、推定されたスコアを出力する。
【００４４】
本実施形態の効果を説明する。
【００４５】
本実施形態では、全期間生体信号に基づく特徴量（長期間特徴量）と短期間生体信号に基づく特徴量（短期間特徴量）とをともに用いてストレススコアが推定される。すなわち、ストレスが推定されるべき全期間のストレス経験だけではなく、心理学的に重要な短期間毎のストレス経験の頻度の情報も得られる。よって、長期ストレスがより高精度に推定される。
【００４６】
実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態を図面を参照して詳細に説明する。
【００４７】
図３は、ストレス推定装置の第２の実施形態を示すブロック図である。第２の実施形態のストレス推定装置には、図１に示された第１の実施形態のストレス推定装置に対して、短期間特徴量差分計算部１０８が付加されている。なお、第２の実施形態でも、ストレス推定装置が情報処理サーバ１００で実現される場合を例にする。
【００４８】
図２における短期間特徴量差分計算部１０８以外の構成要素、すなわち、生体信号記憶部１０１、生体信号構成部１０２、全期間生体信号記憶部１０３、短期間生体信号記憶部１０４、ストレス特徴量算出部１０５、ストレススコア推定部１０６、およびストレススコア出力部１０７の構成および機能は、図１に示された対応する要素の構成および機能と同じである。
【００４９】
短期間特徴量差分計算部１０８は、ストレス特徴量算出部１０５が算出した短期間生体信号に基づく特徴量の一部を対象として差分計算を実行する。差分計算は、以下のような場合に効果的である。
【００５０】
例えば、ユーザが勤務者であって、勤務先企業の制度として長期ストレス推定を実施している場合、勤務日にしか生体信号が取得されないことがある。そのような場合には、ストレス蓄積が緩和される期間として重要であると推察される週末のストレス蓄積の状況を生体信号から取得できない。そこで、短期間特徴量差分計算部１０８は、週末の金曜日と週明けの月曜日との差分を算出する。短期間特徴量差分計算部１０８は、差分も特徴量としてストレススコア推定部１０６に出力する。
【００５１】
すなわち、短期間特徴量差分計算部１０８は、例えば、生体信号データ未取得期間の前後の短期間特徴量の差分を計算し、計算結果を、追加の短期間特徴量としてストレススコア推定部１０６に出力する。
【００５２】
なお、短期間特徴量差分計算部１０８は、ストレス特徴量算出部１０５から入力した短期間特徴量もストレススコア推定部１０６に出力する。しかし、ストレス特徴量算出部１０５が、短期間特徴量を直接ストレススコア推定部１０６に出力するように構成されてもよい。
【００５３】
次に、図４のフローチャートを参照して本実施形態の動作を説明する。
【００５４】
図４に示すステップＡ１〜Ａ１２の処理は、図２に示された処理と同じである。
【００５５】
ステップＢ１において、短期間特徴量差分計算部１０８は、ストレス特徴量算出部１０５が算出した短期間生体信号に基づく特徴量に対して、上述したような差分計算を実行する。
【００５６】
本実施形態では、ストレススコア推定部１０６は、ストレススコアの推定に際して、短期間特徴量差分計算部１０８から入力される差分も考慮する。差分には、生体信号データが取得されない期間におけるストレスの低減の程度または増加の程度が反映されていると考えられる。ストレススコア推定部１０６は、差分に基づいて、例えばストレス経験からの回復に関する頻度を推定できる。ストレススコア推定部１０６は、ストレススコアに差分を加味することによって、より的確なストレス推定を行うことができる。
【００５７】
本実施形態では、全期間生体信号に基づく特徴量、短期間生体信号に基づく特徴量に加えて、短期間生体信号に基づく特徴量に関する差分の情報が得られるので、例えば、ユーザの短期間におけるストレス経験からの回復に関する頻度の情報が得られる。その情報も使用して、より高い推定精度が達成される。
【００５８】
実施形態３．
次に、本発明の第３の実施形態を図面を参照して説明する。
【００５９】
図５は、ストレス推定装置の第３の実施形態を示すブロック図である。第３の実施形態のストレス推定装置には、図３に示された第２の実施形態のストレス推定装置に対して、特徴量計算部１０９が付加されている。なお、第３の実施形態でも、ストレス推定装置が情報処理サーバ１００で実現される場合を例にする。
【００６０】
図５における特徴量計算部１０９以外の構成要素、すなわち、生体信号記憶部１０１、生体信号構成部１０２、全期間生体信号記憶部１０３、短期間生体信号記憶部１０４、ストレス特徴量算出部１０５、ストレススコア推定部１０６、ストレススコア出力部１０７、および短期間特徴量差分計算部１０８は、図３に示された要素と同様に構成される。
【００６１】
特徴量計算部１０９は、ストレス特徴量算出部１０５が算出した短期間特徴量の全部または一部、および短期間特徴量差分計算部１０８が算出した短期間特徴量の差分の全部または一部を対象として、特徴量（特徴値）の計算または特徴値の検出を実行する。特徴値として、例えば、最大値、最小値、第２の最大値、第２の最小値、第１四分位、第３四分位、および標準偏差等が挙げられる。
【００６２】
ストレススコア推定部１０６は、短期間特徴量および短期間特徴量の差分だけではなく、短期間特徴量の全部もしくは一部、または、短期間特徴量の差分の全部もしくは一部の特徴値（最大値、最小値、第２の最大値、第２の最小値、第１四分位、第３四分位、および標準偏差等）を考慮することによって、より明確に心理学的に重要なストレス経験およびその頻度に関する情報を得ることができる。なお、ストレススコア推定部１０６は、短期間特徴量の全部または一部と、短期間特徴量の差分の全部または一部との双方の特徴量を考慮してもよい。
【００６３】
次に、図６のフローチャートを参照して本実施形態の動作を説明する。
【００６４】
図６におけるステップＡ１〜Ａ１２，Ｂ１の処理は、図４に示された処理と同じである。
【００６５】
ステップＣ１，Ｃ２において、特徴量計算部１０９は、ストレス特徴量算出部１０５が算出した短期間特徴量と、短期間特徴量差分計算部１０８が算出した短期間特徴量の差分とを対象として、それぞれの全部または一部を対象として特徴値の計算を実行する。
【００６６】
特徴値を計算する意義を説明する。特徴量（特徴値）が、あるストレス経験の強さに比例する場合を例にする。長期ストレスが推定されるべき全期間では、ユーザＡとユーザＢとで特徴量が同一であるとする。また、各々の短期間が、長期ストレスが推定されるべき全期間の（１／８）である場合を例にする。
【００６７】
一例として、ユーザＡの短期間特徴量が「２０、１、１９、２、１８、３、１７、４」であり、ユーザＢの短期間特徴量が「１１、１０、１１、１０，１１、１０、１１、１０」であったとする。これらの数値から、短期間の強いストレス経験が頻繁に起こったのはユーザＡであるといえる。また、ユーザＢは、ユーザＡが経験したほどの強いストレス経験は少ないといえる。よって、この例では、PSS アンケートのスコアは、ユーザＡの方が高くなることが予想される。なお、ここでは一例として全期間が８分割されて短期間とされるが、全期間をいくつの短期間に分割するか等の条件は状況に応じて任意に設定できる。
【００６８】
短期間特徴量の最大値、最小値、第２の最大値、および第２の最小値は、長期ストレスが推定されるべき全期間の中で、どの程度の強いストレス経験があったかを推定することに役立つ。上記のユーザＡとユーザＢとの例では、ユーザＡの最大値は「２０」、第２の最大値は「１９」である。ユーザＢの最大値は「１１」であり、第２の最大値も「１１」である。なお、最大値だけでなく最小値も使用される理由は、個々の特徴量の中には、ストレス経験に比例するものだけでなく、反比例や逆比例するもの等が含まれているためである。
【００６９】
第１四分位および第３四分位は、長期ストレスが推定されるべき全期間の中で、強いストレス経験の頻度を推定することに役立つ。上記のユーザＡとユーザＢとの例では、ユーザＡの第１四分位は「１９」であり、ユーザＢの第１四分位は「１１」である。なお、第１四分位だけでなく第３四分位も特徴量として使用される理由は、最大値および最小値の場合と同じように、個々の特徴量の中には、ストレス経験に比例するものだけでなく、反比例や逆比例するもの等が含まれているためである。
【００７０】
標準偏差（ストレス経験のばらつき）は、長期ストレスが推定されるべき全期間の中で、弱いストレス経験と強いストレス経験との差を推定することに役立つ。全期間特徴量が同じでも、弱いストレス経験と強いストレス経験との間で大きな差があるということは、頻繁に比較的強いストレス経験が存在したということを意味する。例えば、ユーザＡとユーザＢとの例では、ユーザＡの標準偏差は８．６４であり、ユーザＢの標準偏差は０．５３である。
【００７１】
さらに、ユーザＡとユーザＢとの短期間特徴量について、それぞれ隣り合う２つの短期間特徴量のペア４つを対象として差分計算が実行されると、ユーザＡについて「１９、１７、１５、１３」、ユーザＢについて「１、１、１、１」である。これらについて、最大値、第２最大値、第１四分位、および標準偏差等を計算した場合、いずれも、ユーザＡの方が高くなる。
【００７２】
本実施形態では、短期間特徴量および短期間特徴量の差分を対象として特徴量の計算が実行される。全期間特徴量、短期間特徴量、および短期間特徴量の差分の情報とともに、短期間特徴量と短期間特徴量の差分とに関する特徴値も使用することによって、より明確に心理学的に重要な指標を得ることができる。
【００７３】
具体的には、ストレススコア推定部１０６は、ストレススコアの推定に際して特徴量計算部１０９が計算した結果の値（特徴値）も考慮する。つまり、短期間特徴量の全部または一部、または、短期間特徴量の差分の全部または一部に関する特徴値（最大値、最小値、第２の最大値、第２の最小値、第１四分位、第３四分位、および標準偏差等）も考慮する。ストレススコア推定部１０６は、それらも考慮することによって、より的確なストレス推定を行うことができる。
【実施例】
【００７４】
実施例１．
次に、図７および図８を参照して、第１の実施例を説明する。第１の実施例は、第１の実施形態に対応する実施例である。以下の説明では、第１の実施形態の効果を確認するために実際に行った実験における具体的な条件にも言及される。【００７５】
図７は、第１の実施例のストレス推定装置の全体的な構成例を示す説明図である。図７に示す例では、情報処理サーバとしての分析サーバ４００は、通信手段４１０ａ，４１０ｂ，４１０ｃ，４１０ｄを介して、生体信号センサ４２０Ａ，４２０Ｂおよび情報表示装置４３０Ａ，４３０Ｂと通信可能であるよう構成されている。【００７６】
生体信号センサ４２０Ａ，４２０Ｂは、就業者であるユーザの生体信号を、就業時間に取得する。ユーザの生体信号として、非特許文献１，２，３，４に挙げられているような、ユーザの発汗を反映する皮膚表面電気活動、ユーザの体動を反映する３軸加速度、ユーザの体温（皮膚表面温）脈波、心拍、および音声等が挙げられる。【００７７】
生体信号センサ４２０Ａ，４２０Ｂは、一例として、非特許文献１，２に記載されているようなリストバンドタイプのセンサである。しかし、非特許文献３，４に記載されているようなバッジタイプまたは社員証タイプ等のセンサも、生体信号センサ４２０Ａ，４２０Ｂとして好適に使用可能である。【００７８】
実際の実験では、Empatica社の E4 センサを用いた。E4 センサは、皮膚導電性、３軸加速度、脈波、および皮膚表面温度の各データを、それぞれ、４Hz、３２Hz、６４Hz、１Hz のサンプリングレートで取得する。取得されたデータは、生体信号センサ４２０Ａ，４２０Ｂの内蔵メモリに保存される。【００７９】
通信手段４１０ａ，４１０ｂ，４１０ｃは、生体信号センサ４２０Ａ，４２０Ｂが取得した生体信号データを分析サーバ４００に送信する。【００８０】
実際の実験では、E4センサは、通信手段４１０ａ，４１０ｂとしての付属のUSB （Universal Serial Bus）ケーブルでパーソナルコンピュータに接続される。パーソナルコンピュータは、インストールされた専用ソフトウエアによって、通信手段４１０ｃとしての無線ＬＡＮ（Local Area Network）および通信手段４１０ｄとしてのインターネット、を介して生体信号データをEmpatica Cloudにアップロードする。分析サーバ４００は、Empatica Cloudから生体信号データをダウンロードする。【００８１】
図８は、分析サーバの構成例を示すブロック図である。分析サーバ４００には、通信インターフェース１１１、生体信号記憶部１０１、生体信号構成部１０２、全期間生体信号記憶部１０３、短期間生体信号記憶部１０４、ストレス特徴量算出部１０５、ストレススコア推定部１０６、ストレススコア出力部１０７、およびストレススコア記憶部１１０が存在する。【００８２】
なお、生体信号構成部１０２、ストレス特徴量算出部１０５およびストレススコア推定部１０６は、例えば分析サーバ４００における記憶部（図示せず）に格納されたプログラムに従って、分析サーバ４００におけるプロセッサ（例えば、ＣＰＵ）が処理を実行することによって実現可能である。生体信号記憶部１０１、全期間生体信号記憶部１０３、短期間生体信号記憶部１０４およびストレススコア記憶部１１０は、分析サーバ４００における記憶装置（図示せず）で実現可能である。【００８３】
生体信号記憶部１０１は、通信インターフェース１１１で受信された生体信号データを記憶する。生体信号構成部１０２は、生体信号記憶部１０１が記憶している生体信号データを用いて、全期間生体信号を生成する。また、生体信号構成部１０２は、短期間生体信号も生成する。全期間生体信号および短期間生体信号は、全期間生体信号記憶部１０３および短期間生体信号記憶部１０４に記憶される。【００８４】
実際の実験では、全期間を１ヶ月、短期間を１週間とした。【００８５】
ストレス特徴量算出部１０５は、１ケ月間の全期間生体信号からストレス特徴量を算出する。また、ストレス特徴量算出部１０５は、１週間毎の短期間生体信号からストレス特徴量を算出する。ストレス特徴量として、上述したような、座位、歩行、走行、デスクワーク、対話および睡眠等の行動時間別に統計的に処理した特徴量（例えば、平均、分散、中央値、パワースペクトル密度、および、３０秒間等の一定期間のピーク数のヒストグラムの構成要素等）、または、一定のしきい値以上の活動の継続時間の頻度分布等が好適に用いられる。【００８６】
実際の実験では、ストレス特徴量として、非特許文献１に開示されている、発汗、体動、皮膚表面温等の、平均、分散、中央値、パワースペクトル密度、および、３０秒間等の一定期間のピーク数のヒストグラムの構成要素の全てを計算した。また、それらについて、座位、歩行および走行の３活動状態、ならびに、それら全てを合わせた全体について計算を行った。なお、非特許文献１では、睡眠時全体および睡眠時の第１，第２，第３，第４四半期について特徴量を計算するとされている。しかし、本実施例では、対象が就業者であり、就業時間中のデータしか取得していないので、睡眠時のデータは用いられない。また、本実施例では、Empatica E4 が取得可能な心拍を使用しなかった。また、パワースペクトル密度、および、一定期間のピーク数のヒストグラム要素等は、データ取得時間の大小に依存する。そこで、それらを、実際のデータ取得時間（装着ミス等できちんとデータが取得できなかった時間や装着していなかった時間等の全てを除く純粋なデータ取得時間）で割ることによって正規化する。【００８７】
ストレススコア推定部１０６は、入力された１ケ月間の長期間特徴量および１週間毎の短期間特徴量を用いて、長期ストレスを推定する。【００８８】
実際の実験では、長期ストレスとして、PSS を回帰分析によって推定した。ユーザに対して実験期間（１ヶ月間）の最後に実施されたPSS アンケートから算出したスコアを教師データとし、ストレス特徴量算出部１０５が算出した特徴量を用いて線形回帰モデルを学習させ、このモデルを用いてPSS を推定した。推定において、Leave One-person Out Cross Validation 法を用いた。すなわち、１人のユーザのPSS スコアを推定するために、他の全てのユーザを訓練データとし、それらのユーザの PSS スコアと特徴量とを用いる学習済みのモデルを使用した。【００８９】
さらに、モデルの性能評価も行った。その際に、線形回帰モデルのハイパーパラメータに関する正則化係数を０．２に固定した。また、サンプル数が少なくなりがちなPSS スコアが高い領域のユーザおよび低い領域のユーザに関して、Over Sampling 法によって訓練サンプルを増加した。【００９０】
具体的には、PSS スコアでの上位２０％、下位２０％のユーザについて、Over Sampling によって訓練サンプル数を増やす処理を導入した。なお、Over Sampling 比に関して、１対１（Over Sampling をしない）、１０対１（上位２０％および下位２０％の訓練サンプルを１０倍に増やす場合）、および、１対０（上位２０％および下位２０％以外の中位６０％のサンプルを学習しない場合）の３つの場合の処理を実行した。特徴量の選択に関して、PSS との相関係数の上位５位まで、上位１０位まで、および上位２０位までの３つの場合の処理を実行した。上記の９通り（３×３）に対して、PSS との相関係数の３つの場合について、線形回帰によって推定した PSS スコアと実際のスコアの間の相関係数を計算した。また、推定 PSS スコアの実際のスコアに対する誤差、具体的には RMSE（Rooted Mean Square Error）を性能指標として計算した。【００９１】
さらに、PSS スコア上位２０％のユーザを「高ストレス群」として定義し、高ストレス群ユーザを見出すための再現率カーブおよび適合率カーブを作成した。そして、それらのカーブの下の面積（Area Under Curve）も性能指標として計算した。以上の性能指標を含むモデルを「第１実施例モデル」とする。【００９２】
また、第１の実施形態の効果を確認するために、短期間特徴量を用いず、１ヶ月間の全期間特徴量のみを用いたモデル（「参考モデル」とする。）の性能指標も計算した。図９に、第１実施例モデルと参考モデルとのそれぞれについて、相関係数が最大の場合の結果が図９に示されている。図９に示す例では、全ての性能指標に関して、第１実施例モデルは、参照モデルを上回る。【００９３】
ストレススコア推定部１０６が推定したストレススコアは、ストレススコア出力部１０７を介してストレススコア記憶部１１０に記録される。【００９４】
ストレススコアは、ユーザの要求に応じて、通信インターフェース１１１、インターネット、および無線ＬＡＮを介してパーソナルコンピュータに供給可能である。パーソナルコンピュータにおいて、情報表示装置４３０Ａ，４３０Ｂにストレススコアが表示される。【００９５】
なお、本実施例では、情報表示装置４３０Ａ，４３０Ｂの機能と生体信号センサ４２０Ａ，４２０Ｂの機能とは別の構成要素で実現されているが、それらの機能が１つの端末で実現されてもよい。【００９６】
実施例２．
次に、図１０を参照して、第２の実施例を説明する。第２の実施例も、第１の実施形態に対応する実施例である。図１０は、第２の実施例のストレス推定装置の全体的な構成例を示すブロック図である。第２の実施例では、ウェアラブル端末５００において、ストレス推定装置が構築されている。【００９７】
図７に示された生体信号センサ４２０Ａ，４２０Ｂに相当する生体信号センサ４２０が、ウェアラブル端末５００に内蔵されている。また、図７に示された情報表示装置４３０Ａ，４３０Ｂに相当する情報表示装置４３０が、ウェアラブル端末５００に内蔵されている。【００９８】
ウェアラブル端末５００は、さらに、分析装置５１０を内蔵する。分析装置５１０は、生体信号記憶部１０１、生体信号構成部１０２、全期間生体信号記憶部１０３、短期間生体信号記憶部１０４、ストレス特徴量算出部１０５、ストレススコア推定部１０６、ストレススコア出力部１０７、およびストレススコア記憶部１１０を含む。【００９９】
第１の実施例と比較すると、第２の実施例では、通信手段４１０ａ，４１０ｂ，４１０ｃ，４１０ｄに相当する構成要素を介して信号を送受信するプロセスが存在しない。したがって、通信手段が得られない状況でもストレス推定装置の機能が実現される。【０１００】
信号を送受信するプロセス以外のストレス推定装置の動作は、第１の実施例における動作と同じである。【０１０１】
なお、図１０には、ウェアラブル端末５００として腕時計タイプの端末が例示されているが、ウェアラブル端末５００は、腕時計タイプのものに限られず、眼鏡タイプの端末等も好適に使用可能である。【０１０２】
以上に説明したように、上記の実施形態では、長期ストレスを高精度に推定できる。その理由は、長期ストレスが推定されるべき期間全体だけでなく、それより短期間の時間単位で、ストレス推定のための特徴量が算出されることによって、心理学的に重要な短期間のストレス経験の有無とその頻度の情報を、長期ストレスの推定に取り入れることが可能になっているからである。【０１０３】
図１１は、ストレス推定装置の主要部を示すブロック図である。図１１に示すように、ストレス推定装置１０は、ストレス推定の対象者から収集された生体信号データを、ストレスが推定されるべき全期間に亘って連結して全期間生体信号を生成し、生体信号データを、全期間よりも短い複数の短期間のそれぞれに亘って連結して複数の短期間生体信号を生成する生体信号構成手段１２（実施形態では、生体信号構成部１０２で実現される。）と、全期間生体信号からストレス特徴量を算出して全期間特徴量とし、短期間生体信号からストレス特徴量を算出して短期間特徴量とするストレス特徴量算出手段１５（実施形態では、ストレス特徴量算出部１０５で実現される。）と、全期間特徴量と短期間特徴量とからストレススコアを推定するストレススコア推定手段１６（実施形態では、ストレススコア推定部１０６で実現される。）とを備える。【０１０４】
図１２は、ストレス推定装置の他の態様の主要部を示すブロック図である。図１２に示すストレス推定装置１０は、さらに、生成された全期間生体信号を記憶する全期間生体信号記憶手段１３（実施形態では、全期間生体信号記憶部１０３で実現される。）と、生成された短期間生体信号を記憶する短期間生体信号記憶手段１４（実施形態では、短期間生体信号記憶部１０４で実現される。）とを備え、ストレス特徴量算出手段１５が、全期間生体信号記憶手段に記憶されている全期間生体信号を使用して全期間特徴量を算出し、短期間生体信号記憶手段に記憶されている短期間生体信号を使用して短期間特徴量を算出する。【０１０５】
図１３は、ストレス推定装置の他の態様の主要部を示すブロック図である。図１３に示すストレス推定装置１０は、さらに、生体信号データ未取得期間の前後の短期間特徴量の差分を計算し、計算結果を、追加の短期間特徴量としてストレススコア推定手段１６に出力する短期間特徴量補充手段１８（実施形態では、短期間特徴量差分計算部１０８で実現される。）を備える。【０１０６】
図１４は、ストレス推定装置の別の態様の主要部を示すブロック図である。図１４に示すストレス推定装置１０は、さらに、短期間生体信号から算出された短期間特徴量または短期間特徴量補充手段１８が出力した短期間特徴量から特徴値を算出し、算出結果を、追加の短期間特徴量としてストレススコア推定手段１６に出力する短期間特徴量計算手段１９（実施形態では、特徴量計算部１０９で実現される。）を備える。【０１０７】
上記の実施形態の一部又は全部は以下の付記のようにも記載されうるが、本発明の構成は以下の構成に限定されない。【０１０８】
（付記１）ストレス推定の対象者から収集された生体信号データを、ストレスが推定されるべき全期間に亘って連結して全期間生体信号を生成し、前記生体信号データを、前記全期間よりも短い複数の短期間のそれぞれに亘って連結して複数の短期間生体信号を生成する生体信号構成手段と、
前記全期間生体信号からストレス特徴量を算出して全期間特徴量とし、前記短期間生体信号からストレス特徴量を算出して短期間特徴量とするストレス特徴量算出手段と、
前記全期間特徴量と前記短期間特徴量とからストレススコアを推定するストレススコア推定手段と
を備えるストレス推定装置。【０１０９】
（付記２）生成された前記全期間生体信号を記憶する全期間生体信号記憶手段と、
生成された前記短期間生体信号を記憶する短期間生体信号記憶手段とを備え、
前記ストレス特徴量算出手段は、前記全期間生体信号記憶手段に記憶されている前記全期間生体信号を使用して前記全期間特徴量を算出し、前記短期間生体信号記憶手段に記憶されている前記短期間生体信号を使用して前記短期間特徴量を算出する
付記１のストレス推定装置。【０１１０】
（付記３）生体信号データ未取得期間の前後の前記短期間特徴量の差分を計算し、計算結果を、追加の短期間特徴量として前記ストレススコア推定手段に出力する短期間特徴量補充手段をさらに備える
付記１または付記２のストレス推定装置。【０１１１】
（付記４）前記短期間生体信号から算出された前記短期間特徴量または前記短期間特徴量補充手段が出力した前記短期間特徴量から特徴値を算出し、算出結果を、追加の短期間特徴量として前記ストレススコア推定手段に出力する短期間特徴量計算手段をさらに備える
付記３のストレス推定装置。【０１１２】
（付記５）前記生体信号データは、皮膚電気伝導度、皮膚表面温度、脈波、心拍、音声、加速度の信号の一部または全部である
付記１から付記４のうちのいずれかのストレス推定装置。【０１１３】
（付記６）ストレス推定の対象者から収集された生体信号データを、ストレスが推定されるべき全期間に亘って連結して全期間生体信号を生成し、前記生体信号データを、前記全期間よりも短い複数の短期間のそれぞれに亘って連結して複数の短期間生体信号を生成し、
前記全期間生体信号からストレス特徴量を算出して全期間特徴量とし、前記短期間生体信号からストレス特徴量を算出して短期間特徴量とし、
前記全期間特徴量と前記短期間特徴量とからストレススコアを推定する
ストレス推定方法。【０１１４】
（付記７）生成された前記全期間生体信号を全期間生体信号記憶手段に保存し、
生成された前記短期間生体信号を短期間生体信号記憶手段に保存し、
前記全期間生体信号記憶手段に保存されている前記全期間生体信号を使用して前記全期間特徴量を算出し、前記短期間生体信号記憶手段に保存されている前記短期間生体信号を使用して前記短期間特徴量を算出する
付記６のストレス推定方法。【０１１５】
（付記８）生体信号データ未取得期間の前後の前記短期間特徴量の差分を計算し、計算結果を、前記ストレススコア推定のために使用する追加の短期間特徴量とする
付記６または付記７のストレス推定方法。【０１１６】
（付記９）前記短期間生体信号から算出された前記短期間特徴量または前記差分に基づく前記短期間特徴量から特徴値を算出し、算出結果を、ストレススコア推定のために使用する追加の短期間特徴量とする
付記８のストレス推定方法。【０１１７】
（付記１０）コンピュータに、
ストレス推定の対象者から収集された生体信号データを、ストレスが推定されるべき全期間に亘って連結して全期間生体信号を生成し、前記生体信号データを、前記全期間よりも短い複数の短期間のそれぞれに亘って連結して複数の短期間生体信号を生成する処理と、
前記全期間生体信号からストレス特徴量を算出して全期間特徴量とし、前記短期間生体信号からストレス特徴量を算出して短期間特徴量とする処理と、
前記全期間特徴量と前記短期間特徴量とからストレススコアを推定する処理と
を実行させるためのストレス推定プログラム。【０１１８】
（付記１１）コンピュータに、
生成された前記全期間生体信号を全期間生体信号記憶手段に保存する処理と、
生成された前記短期間生体信号を短期間生体信号記憶手段に保存する処理と、
前記全期間生体信号記憶手段に保存されている前記全期間生体信号を使用して前記全期間特徴量を算出し、前記短期間生体信号記憶手段に保存されている前記短期間生体信号を使用して前記短期間特徴量を算出する処理とを実行させる
付記１０のストレス推定プログラム。【０１１９】
（付記１２）コンピュータに、
生体信号データ未取得期間の前後の前記短期間特徴量の差分を計算し、計算結果を、前記ストレススコア推定のために使用する追加の短期間特徴量とする処理を実行させる
付記１０または付記１１のストレス推定プログラム。【０１２０】
（付記１３）コンピュータに、
前記短期間生体信号から算出された前記短期間特徴量または前記差分に基づく前記短期間特徴量から特徴値を算出し、算出結果を、ストレススコア推定のために使用する追加の短期間特徴量とする処理を実行させる
付記１２のストレス推定プログラム。【０１２１】
（付記１４）ストレス推定プログラムが記憶された非一時的な記録媒体であって、ストレス推定プログラムは、プロセッサで実行されるときに、
ストレス推定の対象者から収集された生体信号データを、ストレスが推定されるべき全期間に亘って連結して全期間生体信号を生成し、前記生体信号データを、前記全期間よりも短い複数の短期間のそれぞれに亘って連結して複数の短期間生体信号を生成し、
前記全期間生体信号からストレス特徴量を算出して全期間特徴量とし、前記短期間生体信号からストレス特徴量を算出して短期間特徴量とし、
前記全期間特徴量と前記短期間特徴量とからストレススコアを推定する。【０１２２】
（付記１５）ストレス推定プログラムは、プロセッサで実行されるときに、
生成された前記全期間生体信号を全期間生体信号記憶手段に保存し、
生成された前記短期間生体信号を短期間生体信号記憶手段に保存し、
前記全期間生体信号記憶手段に保存されている前記全期間生体信号を使用して前記全期間特徴量を算出し、前記短期間生体信号記憶手段に保存されている前記短期間生体信号を使用して前記短期間特徴量を算出する。
付記１４の記録媒体。【０１２３】
（付記１６）ストレス推定プログラムは、プロセッサで実行されるときに、
生体信号データ未取得期間の前後の前記短期間特徴量の差分を計算し、計算結果を、前記ストレススコア推定のために使用する追加の短期間特徴量とする
付記１４または付記１５の記録媒体。【０１２４】
（付記１７）ストレス推定プログラムは、プロセッサで実行されるときに、
前記短期間生体信号から算出された前記短期間特徴量または前記差分に基づく前記短期間特徴量から特徴値を算出し、算出結果を、ストレススコア推定のために使用する追加の短期間特徴量とする処理を実行させる
付記１６の記録媒体。
【符号の説明】
【０１２５】
１０    ストレス推定装置
１２    生体信号構成手段
１３    全期間生体信号記憶手段
１４    短期間生体信号記憶手段
１５    ストレス特徴量算出手段
１６    ストレススコア推定手段
１８    短期間特徴量補充手段
１００  情報処理サーバ
１０１  生体信号記憶部
１０２  生体信号構成部
１０３  全期間生体信号記憶部
１０４  短期間生体信号記憶部
１０５  ストレス特徴量算出部
１０６  ストレススコア推定部
１０７  ストレススコア出力部
１０８  短期間特徴量差分計算部
１０９  特徴量計算部
１１０  ストレススコア記憶部
１１１  通信インターフェース
４００  分析サーバ
４１０ａ，４１０ｂ，４１０ｃ，４１０ｄ  通信手段
４２０，４２０Ａ，４２０Ｂ  生体信号センサ
４３０，４３０Ａ，４３０Ｂ  情報表示装置
５００  ウェアラブル端末
５１０  分析装置
【図１】
2019159252.tif 000006
【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】
2019159252.tif 000014
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2019159252.tif 000018
【図１４】
2019159252.tif 000019
【国際調査報告】
2019159252.tif 000020
2019159252.tif 000021