(57)【要約】【課題】  ユーザの健康状態を正確に把握し適切なアドバイスを呈示したりユーザの生活習慣をユーザが望む方向に導いてくれる身体装着型生活支援装置の提供。【解決手段】  身体に装着してユーザの生体情報、動作情報を取得する装着型センサ群と、前記センサ群により得られた信号を増幅しフィルタリングする信号処理手段と、これらをデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換手段と、デジタル信号を元にユーザの状況を認識する状況認識手段と、認識結果をユーザに呈示する呈示手段と、認識できない情報をユーザに質問する手段と、呈示された認識結果、および質問に対する回答を入力する入力手段とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体に装着されユーザの生体情報を取得するための生体情報取得手段と、
ユーザの行動情報を取得するための行動情報取得手段と、
外部のネットワークに接続された環境情報取得手段によって取得された情報を蓄積する環境情報記憶手段と情報交換するための情報交換手段と、
前記生体情報取得手段によって取得した生体情報、前記行動情報取得手段によって取得した行動情報をもとに、前記環境情報記憶手段からユーザの状況に関連する環境情報を取得する情報検索手段と、
この情報検索手段で取得したユーザの状況に関連した環境情報と、前記生体情報、前記行動情報をもとに、ユーザの状況を認識する状況認識手段と、
を備えることを特徴とする身体装着型生活支援装置。
【請求項２】
身体に装着されユーザの生体情報を取得するための生体情報取得手段と、
ユーザの行動情報を取得するための行動情報取得手段と、
外部のネットワークに接続された環境情報取得手段によって取得された情報を蓄積する環境情報記憶手段と情報交換するための情報交換手段と、
前記生体情報取得手段によって取得した生体情報、前記行動情報取得手段によって取得した行動情報をもとに、前記環境情報記憶手段からユーザの状況に関連する環境情報を取得する情報検索手段と、
前記情報検索手段で取得したユーザの状況に関連した環境情報と、前記生体情報、前記行動情報をもとに、ユーザの状況を認識する状況認識手段と、
前記状況認識手段によって認識された状況に応じて、前記生体情報取得手段により取得された生体情報が正常であるか判断するための生体情報判断手段と、
前記生体情報判断手段による判断結果をユーザに呈示するための呈示手段と、を備えることを特徴とする身体装着型生活支援装置。
【請求項３】
ユーザのスケジュールを管理するスケジュール管理手段を有し、
このスケジュール管理手段に記憶されたスケジュールと前記行動情報取得手段にて取得された行動情報をもとに、状況を認識することを特徴とする請求項１又は２に記載の身体装着型生活支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが身につけて使用する装着可能なデバイスによりユーザの様々な状態を計測、判断し、健康管理やパーソナルナビゲーション等の生活支援を行う身体装着型生活支援装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来成人病と呼ばれていた脳卒中（脳血栓、脳梗塞など）、心臓病（心筋梗塞、狭心症など）、糖尿病などは、食生活の偏り、運動不足、不規則な生活、ストレスなど生活習慣が大きな因子となる病気である。１９９６年１２月１７日に厚生省公衆衛生審議会より「生活習慣に着目した疾病対策の基本的方向性について」との意見具申が示され、このなかでこれらの病気は「生活習慣病」と定義された。これにより生活習慣が大きな要因となる病気との認識が高まり、特に従来の二次予防（早期発見、早期治療）から一次予防（保健）を重視する方向に進んでいる。
【０００３】
これに対して、例えば特許文献１では携帯端末にて食生活データ、運動量データなどを常に入力するか、あるいはセンサにて計測してこれらのデータをもとに健康管理を行うものや、特許文献２のようにネットワークを介してホストコンピュータにてユーザの健康情報を管理するものなどが考えられている。
【０００４】
また、健康管理は日ごろから常に気を付けていないとつい気が緩んでしまいがちであるため、特許文献３のように、携帯端末よりランダムに健康アドバイスを呈示するものも考えられている。
【０００５】
特許文献４では、身体装着型にて健康情報を記録する端末が考えられている。これはバイタルデータを記録する時刻をあらかじめ設定しておくと音声にて教えてくれるものである。
【０００６】
また近年コンピューティングの新しい流れとしてウェアラブルコンピュータが話題となっている。ウェアラブルコンピュータとは、ＣＰＵ，ディスプレイ，通信部分などコンピュータの各コンポーネントを分割するなどして常に身につけて使用するコンピュータである。これに生体センサや環境センサなどの組み合わせ状況を認識してユーザに適切な情報呈示を行うことなども考えられているこのようにユーザの状況を認識する機能をcontext awareness と呼んでいる。またハンドフリーとするために操作は音声対話を用いることも考えられている。
【０００７】
また、特許文献５では、行動情報をＧＰＳ（Global Positioning System ）による位置情報，スケジュールデータ，脳波など生体情報から取得し、さらに脈拍，体温，血圧，発汗などの生体情報と関連付けて記録し、その際そのスケジュールが自分にとって良好であったかどうかを記録し、これをもとに将来のスケジュールのアドバイスを生成するシステムが考えられている。
【特許文献１】特開平１１−５３３１９号公報
【特許文献２】特開平１０−２９５６５１号公報
【特許文献３】特開平１１−５３４５４号公報
【特許文献４】特開平９−３２２８８２号公報
【特許文献５】特開平１０−３０５０１６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ユーザが身につけて生体情報を取得し、ユーザの健康状態を管理する装置は上記のように数多く考えられているが、ユーザの行動に伴い計測した生体情報（脈拍や血圧など）は大きく変動するため、行動と関連づけた情報でないと正確な健康状態判断が困難であった。
【０００９】
また特許文献１、特許文献２において食事データは必ず料理メニューか材料を入力する必要があり、これは非常に煩雑であった。毎日３回の食事に加え間食、嗜好品まですべてを入力するのはかなり困難であり、ユーザにとって面倒なものであった。
【００１０】
また、特許文献３の健康アドバイス呈示も、ランダムに呈示されるためユーザの状況に応じた適切なタイミングで呈示されないと意味がないだけでなく、逆にユーザの作業を邪魔することになり、これにより逆にストレスを溜めてしまうことにもなりかねなかった。
【００１１】
また、特許文献４では計測時刻は教えてくれるが、自分で計測するなどの操作が必要で煩雑である。また行動情報との関連がわからないため変動の原因が正確につかめなかったり、判断を誤る可能性もあった。また時刻を教えてくれても安静にできる状態でなかったりするなど実用上不便を感じることが多かった。
【００１２】
特許文献５では、スケジュールすべてを入力しなければならないため、非常に操作が煩雑で行動情報を十分に取得できなかったり、また入力しても予定通りに行動するとは限らないため、実際の行動と一致していない可能性があり正確でなかった。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
以上のような課題を解決するために、本発明では、常に身につけて使用するウェアラブルコンピュータの概念を導入する。
【００１４】
ここで本発明では、身体に装着されユーザの生体情報を取得するための生体情報取得手段と、ユーザの行動情報を取得するための行動情報取得手段と、外部のネットワークに接続された環境情報取得手段によって取得された情報を蓄積する環境情報記憶手段と情報交換するための情報交換手段と、前記生体情報取得手段によって取得した生体情報、前記行動情報取得手段によって取得した行動情報をもとに、前記環境情報記憶手段からユーザの状況に関連する環境情報を取得する情報検索手段と、この情報検索手段で取得したユーザの状況に関連した環境情報と、前記生体情報、前記行動情報をもとに、ユーザの状況を認識する状況認識手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
また、身体に装着されユーザの生体情報を取得するための生体情報取得手段と、ユーザの行動情報を取得するための行動情報取得手段と、外部のネットワークに接続された環境情報取得手段によって取得された情報を蓄積する環境情報記憶手段と情報交換するための情報交換手段と、前記生体情報取得手段によって取得した生体情報、前記行動情報取得手段によって取得した行動情報をもとに、前記環境情報記憶手段からユーザの状況に関連する環境情報を取得する情報検索手段と、前記情報検索手段で取得したユーザの状況に関連した環境情報と、前記生体情報、前記行動情報をもとに、ユーザの状況を認識する状況認識手段と、前記状況認識手段によって認識された状況に応じて、前記生体情報取得手段により取得された生体情報が正常であるか判断するための生体情報判断手段と、前記生体情報判断手段による判断結果をユーザに呈示するための呈示手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
以上説明したように、本発明によれば、身体装着型生活支援装置において、ユーザから計測した動作情報とスケジュールの予定データよりユーザに手間をかけず実際のユーザの行動履歴を正確に取得でき、また同時に生体情報を関連づけて取得できるためユーザに対する健康管理の適切なアドバイスが呈示できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
［第一の実施形態］以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。まず第一の実施形態について説明する。
【００１８】
図１は、第一の実施形態を適用した身体装着型生活支援装置の構成の一例を示した図である。メインモジュール１０１は、メモリ１０１１，ＣＰＵ１０１２とから構成され、さらに近距離無線通信手段であるBluetooth(登録商標以下同様)を用いてモジュール間を通信するためのBluetooth チップ１０１３を搭載している。このメインモジュール１０１は、システムで扱われるデータの保存，システム全体の統合処理，モジュール間のデータ通信，ホームサーバ，管理用サーバとの通信を行う。
【００１９】
またセンサモジュール１０２は、脈波センサ，心電，筋電，脳波，ＧＳＲ（皮膚電気反射）の各電極、加速度センサなど各センサの信号を増幅、前処理を行うプリプロセス部１０２５とＡ／Ｄ変換器１０２４，ＣＰＵ１０２２およびメモリ１０２１からなる。またBluetooth チップ１０２３も内蔵し、メインモジュール１０１とのデータ通信を行う。
【００２０】
プリプロセス部１０２５は各信号に適した利得にて増幅するだけでなく信号によってハイパスフィルタ、また信号の帯域に合わせてローパスフィルタ（アンチエイリアシングフィルタ）を内蔵する。また各センサも必要に応じてチャンネル数を複数にする。
【００２１】
携帯電話１０３は液晶画面と操作ボタン、通信部を持つ通常の携帯電話で音声の入出力を行う。これもBluetooth チップ１０３１を内蔵し、メインモジュール１０１との通信を行う。これにより音声入出力、およびカーソルキーによるカーソルコントロールなどを行う。
【００２２】
ディスプレイ１０４は液晶画面のみであり、メインモジュール１０１からBluetooth チップを介して表示内容をコントロールする。
【００２３】
Bluetooth およびＣＣＤカメラ内蔵ヘッドセット１０５は、音声，画像インターフェイス用のデバイスで、これもBluetooth チップを内蔵しており、音声による入出力、および画像取得を行う。携帯電話とどちらも同時に使用できる。また画像取得はヘッドセットと別に装着したデジタルカメラでもかまわない。
【００２４】
図５は、このように構成された本装置のシステム動作の流れを示したフローチャートを示す。ユーザはメインモジュール１０１，各センサモジュール１０２，携帯電話１０３，ディスプレイ１０５，ヘッドセット１０５を携帯するものとする。
【００２５】
システムを起動し（Ｓ５０１）、生体情報，加速度センサによる加速度計測を開始する（Ｓ５０２）。センサで得られたアナログ信号をセンサモジュールで増幅、フィルタリングし、Ａ／Ｄ変換されたデータをメインモジュールに転送する。次にメインモジュールではあらかじめ設定されたロジックにより計測データを処理することによりユーザの状況を判断する。
【００２６】
まず取得した加速度からユーザの動作を認識する（Ｓ５０３）。動作認識の方法については、３次元加速度センサを所定部位につけることで行動を計測する。
【００２７】
例えば体幹部分の動きを計測するのであれば腰につける。加速度波形のローパスフィルタ出力にて得られる直流成分からセンサの傾きを求めることで、姿勢を検知することができる。また交流成分の周波数成分、変動パターンから動作（歩行，走行，自転車，自動車，電車など）を識別する。例えば加速度センサには２次元加速度センサであるアナログデバイセス社製ＡＤＸＬ２０２ＪＣなどを用い、これらを直交配置して３次元加速度センサを構成する。
【００２８】
また位置の認識を行うためには、屋内の場合、各部屋につけられた無線タグ（Bluetooth ）とメインモジュールが通信を行い、所在位置を検出する。屋外の場合、携帯電話（ＰＨＳ）の位置情報サービス、あるいは図示していないがＧＰＳを用いて所在位置を検出する。また、同時に生体情報の計測を行う。生体情報の計測方法を以下に述べる。
【００２９】
脈波センサは、計測部位（指、手首、耳）などの末梢血管の血流変化を光電的に捉えることで検出する。白熱球もしくはＬＥＤにてヘモグロビンの吸収波長をもつ光を血管の集まる部位に照射し、その透過光、もしくは反射光をフォトダイオードにて光電変換して計測する。これらのデータはプリプロセス部で増幅して、フィルタリングされた後、Ａ／Ｄ変換され、メインモジュールに取り込まれる。メインモジュールでは、この計測電位波形のピーク間隔、あるいは周波数解析を行い、このピーク周波数から脈拍数を計算する。
【００３０】
また脈波センサを一定の距離を置いて設置し、その２つの波形をそれぞれ計測しデジタル信号をメインモジュールに取り込み、ここで波形の形状の差から血圧、あるいは血管の弾性率を求めることもできる。
【００３１】
脈拍の計測には心電図を用いてそのピーク間隔や周波数解析により得たピーク周波数から心拍数を計算してもよい（医学的にはより厳密に計測する）。
【００３２】
この脈拍値、血圧値を常時計測を続けメインモジュール１０１のメモリに蓄積していく。体温については体温計の出力を温度に変換し、またＧＳＲ（皮膚電気抵抗値）の出力も同様にメインモジュール１０１のメモリに蓄積する。
【００３３】
これらの計測値と同時に加速度センサからのアナログ（電圧）データもＡ／Ｄ変換などの処理の後、メモリに蓄積する。これらのデータはそれぞれのデータに計測時間を持つか、あるいはそれぞれを同じレコードに記録することで関連づけられる。
【００３４】
計測を継続していく中で、生体情報（脈拍、血圧、体温など）が変化するか、動作情報が、例えば「歩行がとまった」などのように変化した場合、まずこれらの情報の変化を検知し（Ｓ５０４）、これらの情報とスケジュールとの整合性を確認し（Ｓ５０５）、矛盾点や不足情報については音声合成にてユーザに質問する（Ｓ５０６，Ｓ５０７）。例えば、加速度センサの交流成分の３軸方向の絶対値があらかじめ設定した範囲を超えたとき、ユーザが動いていると判断し、「今なにをやってますか」と問いかけ、回答を音声認識することで行動情報を入力する（Ｓ５０８，Ｓ５０９）。もしくは加速度から予想される行動データとスケジュールデータとを突き合わせし、一致しない場合はこれを確認するような対話を行い、この結果から予想結果を修正する。
【００３５】
また逆にしばらく動いていない場合、スケジュールと突き合わせて動いていない行動でいいかチェックし、スケジュールと一致しない場合は問い合わせする。
【００３６】
問い合わせは例えば音声対話にて行う。これらは動作情報と行動情報を関連付ける経験則に基づいている。
【００３７】
例えば動作情報として「歩行」が得られたときに行動情報として「睡眠」「ＴＶを見る」「映画を見る」というような組み合わせは有り得ないため、これらの関係をすべてメモリに記憶しておき、動作情報からスケジュールから得られた行動予定情報と比較判断する。
【００３８】
図６に動作情報と行動情報を関係づけるテーブルの例を示す。ここではその行動を行うときにどのような動作（姿勢）をとるかを○（ほとんどその動作で行う）△（その動作で行う場合もある）×（その動作では行わない）という意味づけで示した。これは確率を数値（例えば０〜１００）で示してもいい。
【００３９】
例えば、スケジュールでは社内の会議室で会議を行っている時間だが、動作情報が継続歩行である場合、歩行と会議の組み合わせは×であるので「スケジュールでは会議中ですが外出して歩いているようですが、予定はどのように変更となりましたか？」と問いかける。ユーザが「客先でトラブルがあり外出した」と答えると、システム側がスケジュールを「客先トラブル対応（外出）」と変更する。
【００４０】
次に、これらの結果から取得した動作情報、行動情報と、それに対する生体情報としてこれが正常であるか、異常であるかを判断する（Ｓ５１０）。
【００４１】
正常・異常の判断の方法としては、各行動情報ごとに各生体情報の標準範囲をパラメータとしてメインモジュール内のメモリに保持しておき、これとの比較し範囲内であれば正常、範囲を超えている場合、異常と判断する。異常と判断されたときユーザに「今客先へ向かって歩行中のようですが、歩行中の割には脈拍が高いようです。なにか異常はありませんか？少し休んだほうがいいですよ」というようなメッセージを音声合成でユーザに呈示する（Ｓ５１１）。
【００４２】
ユーザはこれに対して了解した場合は「わかった（受け入れる場合）」「うるさい（拒絶する場合）」などと返答し、これを音声認識してユーザが指示を受け入れたか拒絶したかどうかを把握する。パラメータが厳しく設定されていると感じたときは「特に問題ない」「うるさい」などと回答し、この場合パラメータの設定を微修正し設定を甘めに調整することも可能である。
【００４３】
異常を検知する閾値の範囲などは、「設定モード」にてユーザの目標設定や、体質、遺伝などの個人情報に応じてパラメータとして設定される。図７に設定画面としきい値設定の関係を示す。図のように使用開始時に音声対話で順番に項目を入力していくと、それぞれに対応し、さらに体質、遺伝に応じた重み付けを行いモデルコースを選択する。これは例えば食事管理ＯＮでは、咀嚼筋の筋電位センサを使用し、顎の動きを計測するように設定され、さらに「リアルタイムアドバイス：ＯＮ」により計測から判定結果、アドバイスをその場で呈示するようになる。また運動時脈拍の設定値を運動中に越えた場合は警告を呈示する。
【００４４】
また呈示の形態としては、以下の何種類かが考えられ、これもこの初期設定で設定できる。一つはウェアラブルセンサで測定した値を直接教える。例えば「血圧上は１３０、下は７０」。
【００４５】
あるいは、測定した値を基準値と比較し、基準値を超えた場合メッセージを表示する。例えば「血圧値が基準値を超えました。」
あるいはこれにアドバイスを追加する。例えば「血圧値が基準値を超えました。高い値が続いているようなので一度病院で診てもらうことをお勧めします。」  あるいはウェアラブルズが異常値を計測したとき、行動をヒアリングする。例えば「血圧値が基準値を超えました。今なにをしていますか？今までなにをしましたか？」
あるいは計測する時間（場所、行動）を設定でき、そのデータの日による変化をフィードバックする。例えば毎朝起きて３０分後の体温を測り、例えば「いつもより高い」などとユーザが直感的に状況が分かるように呈示する。
【００４６】
次に、各生活の場面に沿って使用形態を説明する。就寝中は、省電力モードとして生体情報の計測だけ行っておく。重篤な場合以外はユーザに対するメッセージ表示は行わない。小電力モードとしてバッテリの充電を行っておく。
【００４７】
スケジュールにて設定した起床時間になるとヘッドセットから音声、あるいは装着したバイブレータの振動のアラームを鳴らしてユーザを起こす。目覚めているかどうかを脳波にて検出し、起床のアラームを鳴らす前に目覚めているが起き上がっていない場合、アラームでなく、「起床時間です」といったメッセージに切り替える。また起き上がっているかどうかを加速度センサなどの姿勢センサにて検出し、起き上がっていない場合再度メッセージ表示を行い、行動開始を促す。
【００４８】
次に加速度センサの情報より立ち上がったことを検知することで行動開始したと認識し、その後スケジュールデータと突き合わせを行い、出社予定時刻から逆算して家を出る時間をユーザに知らせる。例えば「８時１０分には家を出るようにしてください。」とメッセージを表示する。
【００４９】
また就寝時間から起床時間の差をとり、睡眠時間を検出し、平均睡眠時間より設定範囲を超えて短い場合などは通勤を開始したときなどに「睡眠不足です。無理をせず早めに帰宅しましょう。」とのメッセージを表示する。これは、仕事が残業時間に入ったときにも表示する。
【００５０】
食事については、食事を開始したかどうかを咀嚼筋の筋電位と音声から検出する。顎に装着した電極から得られる咀嚼筋の筋電位を計測し、筋電位が咀嚼の周期と同一な変動を断続的に繰り返した場合食事をしていると予測し「食事しているのですか？」と質問する。食事していることとの回答が得られたき、「何を食べていますか？」と問い合わせする。もしくは食べている対象の画像を取得し、画像認識より料理を判定する。外食の場合はメニューに印刷されたあるいはセンサ内蔵のはしやスプーンを用いて成分を検知する。残した量も食後に問い合わせするか画像認識にて入力する。
【００５１】
咀嚼筋の筋電位から咀嚼回数をカウントし、食事量に対しての回数からかむ回数の大小を判定する。時間とかむ回数から食べ方についてアドバイスする。「もっとゆっくり」「もっとよくかんで」などのアドバイスを食事中に呈示する。また食事の内容の偏りについても１週間単位、１ヶ月単位で集計して標準値からかけ離れた栄養分やカロリー量について警告する。
【００５２】
食事をしないでそのまま家を出ようとした場合、「食事をとらないと午前中の作業効率が落ちますよ。」とのメッセージを表示する。
【００５３】
行動や動作や設定によって、センサのＯＮ／ＯＦＦを制御し省電力とする。例えば就寝中は加速度センサはＯＦＦにし、目覚めたらＯＮにする。
【００５４】
対話中、メッセージが煩雑に感じた場合「うるさい」「だまれ」「止めてくれ」などのメッセージを拒否する反応をユーザが行った場合、これを繰り返したとき、ユーザに確認後、このメッセージを表示しないようにする（初期設定の値を変更する）。例えばその代わりに１日の総括表示を行うようにする。
【００５５】
なお、ここでは図２のようにセンサからセンサモジュールまでを各センサごとに分割しているが、センサモジュールは各センサのものを一体化してもよい（図３、４）。
【００５６】
しかしながら、図３，４のようにセンサモジュールを一体化すると、各センサからセンサモジュールまで配線を施す必要があるため、図１，２にようにセンサモジュールをセンサごとに独立させBluetooth を用いて配線を省いたほうが好ましい。
【００５７】
またセンサとモジュール内の処理を一体化してもよい。またＣＰＵは例えばＡ／Ｄ変換機能を内蔵したマイクロコントローラ（例えばMicroChip Technologies社PIC16F877 ）等を利用し、別途Ａ／Ｄ変換器を用意しなくてもよい。
【００５８】
また、このような動作情報の計測、対話と同時に対面している状況をヘッドセットにて装着、あるいは所持するＣＣＤカメラで写し、またそのときの音声も対面方向に指向性をもつマイクで記録しておいてもよい。これらも記録する時間、あるいはファイル名を同一レコードに持つことにより関連づけられる。
【００５９】
また認識された現時点の行動がスケジュールにおいて前に行われることになっていた場合、スケジュールより遅れたことがわかるため、以降のスケジュールを変更させるような問い合わせメッセージを表示する。例えば「１４：００から外出の予定でしたが、まだ外出していないようです。スケジュールをどのように変更しましょうか」と問い合わせする。
【００６０】
スケジュールとの突き合わせは生体情報も用いてよい。例えばデスクワークしているのに脈拍が速い場合、行動の変更の可能性もあるので、例えば「なにか歩いたり走ったりしていますか」と確認し、もしデスクワーク中であれば脈拍数増加が精神的、あるいは病的なものであるため、まず「なにかつらい状態ですか」と聞きストレスがかかっている状態かどうか確認する。またそれでもレスポンスがなかったりした場合は重篤な状態であると認識する。携帯電話にて主治医に通報したり、周囲に警報を鳴らすなどする。
【００６１】
［第二の実施形態］次に、第二の実施形態について説明する。ユーザが所持するウェアラブル端末系の構成は第一の実施形態と同様である（図１、あるいは図３）。ただし計測した生体情報や行動情報は、計測ごとにメインモジュールのメモリに関連付けされた形で（後で述べるセンサ情報コーパスとして）蓄積される。図８に、システム動作全体のフローチャートを示す。
【００６２】
システムを起動し（Ｓ８０１）、生体情報、および加速度計測を開始する（Ｓ８０２）。計測した加速度の直流成分からユーザの姿勢、交流成分からユーザの動作（周期動作：歩行、走行、電車乗車、自動車乗車、自転車乗車など）を認識する（Ｓ８０３）。計測値や動作が変化したとき（Ｓ８０４）に、次にこれらの動作が予定していたスケジュールと一致しているかＰＩＭソフトに登録されていたスケジュールデータをチェックする（Ｓ８０５）。一致していない場合、音声対話にてスケジュールを確認する（Ｓ８０７，Ｓ８０８）。
【００６３】
例えば、「スケジュールでは今会議中ですが、外出して歩いているのでしょうか？」と問いかける。「はい」と答えると、「予定はどのように変更となりましたか？」と問いかけ「客先でトラブルが発生し外出した」と答えると、システム側がスケジュールを「客先トラブル対応」と変更する（Ｓ８０９）。次に取得した行動情報、日時、場所などをキーとしてメインモジュールのメモリ内に構築されているセンサ情報コーパスを検索する（Ｓ８１０）。
【００６４】
ここでセンサ情報コーパスについて説明する。ウェアラブル端末で連続して計測した各生体情報に時間，場所，行動内容，環境情報などのタグを関連づけて保存し、これらのタグをキーとして構築したデータベースをセンサ情報コーパスとよぶ。コーパスとは様々なデータの集積のことであり、言語処理の分野でしばしば用いられている。
【００６５】
例えば図９は血圧の変動を示したが、このような生体情報と運動量、行動情報の履歴（仕事，通勤など）が互いに関連づけられて、データベース化されるものである。またその中には異常と判断された場合そのタグや変動の原因のタグなども記録される。
【００６６】
別の例として脈拍の変動と動作姿勢とを示した図を図１０ に示す。脈拍の値とその時点の動作姿勢を色別で表示している。画面上の任意の点をクリックするとその時点で同時に収集された他のセンサからのデータ（時刻、動作姿勢、撮影画像、録音音声など）がコーパスから検索されて図１１のように別のウインドウに表示される。検索されたデータはさらにクリックするだけで詳細データを参照することができる。
【００６７】
また、図１２、図１３、図１４は複数の生体情報から知ることができるストレスをそれぞれ一日単位、一週間単位、一ヶ月単位で表示したものである。このように、タグ付けを行うことによって、様々な表示形態でデータを表示することが可能となる。
【００６８】
また、コーパスの項目例を図１５に示す。図では生体情報コーパスを示した。
【００６９】
ある日時ごとに行動内容，姿勢（周期運動の場合はそのピッチ），場所ごとの脈拍，血圧，体温，ＧＳＲの値をイベントごと、あるいは定時ごとに記録する。行動内容は、ユーザの生活パターンを網羅したものであり、ここではその一部を示している。
【００７０】
また、この生体情報コーパスを別の方式で記述した例を図１６、図１７に示す。これらはＸＭＬ形式で記述したもので、図１６は各センサ（加速度センサ、脈波センサ、カメラ、マイク等）により収集された各データの同期情報を記述しており、図１７はセンサからのデータの一例として加速度センサ（二軸）からのデータを記述したものである。
【００７１】
また、コーパスの形態は用途によって様々あり、前記の生体情報コーパスを時間ごと、行動内容ごとに平均したものを標準として用いたり、トレンドグラフを表示するためにソートしたトレンドコーパスなどある。
【００７２】
このように、イベントが発生し、センサ情報コーパスを検索し類似データを取得した場合、次は生体情報が異常か正常かをコーパスの値との比較で判断する（Ｓ８１８）。そしてその結果をコーパスに書き込み（Ｓ８１９）、さらに音声合成でユーザに説明する（Ｓ８２０）。
【００７３】
また比較のためのコーパスから取得するデータは、デフォルトでは、例えば１週間前の同じ時間帯の同じ行動時のものと比較する。なお、この比較対象は第一の実施形態にて説明した「設定モード」で変更することもできる。例えば１ヶ月の平均値や、昨年同じ時期のものなどを指示すると比較結果が回答される。これらの比較対象となるデータは異常値であると判断されたときに同時に計算取得しておく。
【００７４】
またその場合、過去１週間や１ヶ月のトレンドグラフを携帯しているディスプレイ（１０４，３０４）をユーザが起動すると表示する。もしくはあらかじめユーザにアラームを表示したときにディスプレイを立ち上げトレンドグラフを表示しておいてもよい。
【００７５】
コーパスへの登録は、これらの方法により、操作や生体情報に変化があったときのデータがすべて取得することができるが、これ以外にも定期的に（例えば３０分おき）ある生体情報を計測し、その１日のトレンドデータ全体に対しても、平常か問題があればその問題点をタグとして登録し、また生活パターン（行動履歴）とも関連付けられた状態で、それらとともに個人データベース（コーパス）として登録してもよい。
【００７６】
また、生体情報が変化する原因となる動作・行動をユーザが行った場合、その動作・行動により生体情報が時間を追って変化していくわけであるが、生体情報の種類によって変化が現れる時間にはばらつきがある。そこで、生体情報が変化する原因となる動作・行動が起こった際、その動作・行動に起因する生体情報の変化をその生体情報の種類により予め決められた時間が経過してから計測し、その原因となった動作・行動と関連づけてコーパスに書き込む。例えば、食事をした際の体重変化は食事直後に計測するが、血糖値は３０分後に計測し、食事（必要に応じては食事の内容も）と関連づけてコーパスに書き込む。
【００７７】
もしくは、計測は連続的に行い、データ検索時に生体情報の種類によって検索する範囲をテーブルから呼び出して検索してもよい。例えば、テーブルに血糖値の計測範囲は１時間と設定しておくと、行動のグラフ表示画面にて行動内の食事（例えば朝食）を選択すると、テーブルに設定された１時間を読み込み、食後１時間分の血糖値波形が表示される。もしくは、心電図波形は一波形と設定されていた場合、波形表示された一点をクリックすると一波形分が切り出される。
【００７８】
また、上記のような類似データ検索は、リアルタイムに行うこともできる。センサモジュール１０２、あるいは３０２にて計測した生体情報、行動情報を用い、リアルタイムにセンサ情報コーパスを検索し類似データを取得したとき、携帯しているディスプレイ１０４に、この類似データを同期表示し状況を再現して、ユーザに現在の状況を認識させてもよい。例えば、生体情報として脈拍、行動情報として加速度センサからの動作・姿勢情報を記録し、動画、音声を同期記録している場合、行動情報と脈拍の変化から過去の平均値と比べて異常であることが認識されたとき、同じような変化のパターンをとった過去のデータを検索し、そのデータの動画、音声をそのときの脈拍数値（あるいはグラフ）と行動情報とともにディスプレイ１０４、あるいは３０４に表示する。
【００７９】
また平常時のトレンドデータは生活パターン（行動種類）ごとに１日，１週間，１ヶ月，年などの単位ごとに平均化し、それそれの平均トレンドデータとして扱われる。
【００８０】
対話中、メッセージが煩雑に感じた場合「うるさい」「だまれ」「止めてくれ」などのメッセージを拒否する反応をユーザが行った場合、これを繰り返したとき、ユーザに確認後、このメッセージを表示しないようにするが、このようなやりとりもコーパスに保存され、月末などに集計し、ユーザに設定値が当初より緩和したということを呈示し、反省を促すこともできる。
【００８１】
またあらかじめ設定された定時（例えば１０：００ＰＭ、あるいは夕食後）になると、血圧，脈拍，体温，ＧＳＲなど各生体情報の一日の行動ごとの平均値を計算し、これらを例えば音声メッセージにて呈示する。ユーザがこれに興味を持ったときはユーザが詳細を呼ぶと、指定された行動情報についての詳細情報（図１８）、レンドグラフ（図１９）を携帯ディスプレイ、もしくは家庭内のディスプレイ（テレビ）に表示する。
【００８２】
呈示方法は、例えば行動情報ごとの一日の平均値を一覧表示し、さらにそれぞれについての過去１週間，一ヶ月のトレンドグラフを指定された場合表示する。
【００８３】
また、脈拍値と加速度データから得た歩数のデータ、および行動情報より消費カロリーを計算し、消費カロリーと食事による摂取カロリーから一日のカロリー過不足を判定し、運動不足か、カロリー過多や栄養が偏っているか、などを警告する。
【００８４】
脈拍、あるいはＧＳＲを用いてストレス度計測とその呈示を行う方法を述べる。脈拍を用いる場合、計測脈拍があらかじめ設定した平常値の範囲を超えて速くなった場合、その直前（数１０秒前）からユーザが動作していないかどうかを加速度センサのＡＣ成分から確認し、動作していない場合は心理的な変化によるものと判断し、脈拍数の積算を行い、これをストレス度として見る。
【００８５】
ＧＳＲの場合は変化の立ちあがりが設定よりも早い場合をカウントアップし、これをストレス度として見る。これらの値を定時（例えば就寝前）に表示し、値に応じてコメントをつけて表示する。例えば値がストレスがたまっている範囲にある場合、「本日はストレスが溜まっているようですね。ゆったりした音楽を聴いたり、ゆるいお風呂にゆっくり浸かったり、リラックスを心がけてください」と表示する。
【００８６】
また週末には詳細分析や、週間サマリーを表示する。これらはユーザが呼び出すこともできる。
【００８７】
［第三の実施形態］次に、第三の実施形態について説明する。ユーザが所持するウェアラブル端末系の構成は第一の実施形態と同様である。ただし外部に生体情報，行動情報，外部のネットワークから取得される環境情報を蓄積するホームサーバ、またこれらの情報を地域で管理する地域サーバも含むシステムとなっている。第三の実施形態の構成の概要を図２０に示している。図のようにホームサーバには、個人の生体情報コーパス１３１、個人周囲の環境情報を集めた個人環境情報コーパス１３２があり、地域サーバには、地域の環境を集めた市町村レベルの環境情報コーパス１３３、また地域や企業ごとの生体情報コーパス１３４などが構築されており、これらが互いにネットワークにて連携している。また、環境情報コーパス１３３と環境情報コーパス１３３をセンサ情報コーパス１３５でまとめてもよい。
【００８８】
図２１のように、ウェアラブル端末にて計測した生体情報，行動情報はいったんウェアラブル端末のメモリに蓄積され、ホームサーバに転送する。ホームサーバでは送信されたデータに基づき、ホームサーバ内の個人の生体情報コーパス１３１や個人環境情報コーパス１３２、あるいは地域／企業サーバのセンサ情報コーパス１３５を検索し、またそのときのユーザの周囲の環境情報（気温、湿度など）、対面している人の情報、場所などユーザの状況を示す情報を環境センサ（ネットワーク）から取得する。これらの情報からユーザの状況に近いデータセットを検索、取得し、これをウェアラブル端末がダウンロードする。あるいは、あらかじめ関連するコーパスデータをサーバからダウンロードして持ち歩いてもいい。ただ予定外の場合はホームサーバか公衆サーバにアクセスして関連するデータを通信にて取得する。ここでユーザの状況に近い情報とは、例えばユーザが営業職のサラリーマンの場合、外部のセンサ情報コーパスに記憶された営業職のサラリーマンやそれに近い環境の人物のデータのことである。
【００８９】
なお、第三の実施形態におけるセンサ情報コーパスでは、第二の実施形態のような行動情報，生体情報に加え、環境情報として気温，湿度，対面している人物，ユーザを画像やユーザの周囲の音声などの情報を持っている。
【００９０】
これらのデータは定時に携帯電話を介してホームサーバに転送するか、家庭内にいる場合など直接Bluetooth によりホームサーバと接続しデータの転送を行う。この場合は、一日の集計結果やストレス度や、各データのトレンドなどの表示をホームサーバを用いて画面表示するなど考えられる。
【００９１】
本実施形態は第一、第二の実施形態と同様な使用が可能であるが、さらに外部のネットワークと接続できることから、以下のような使用形態も考えられる。
【００９２】
生活場面での実施形態として以下の場合が考えられる。排泄時に、トイレに入ったことを無線タグによる位置認識や自宅内で歩行しているときに音声対話により検知し、そのとき便座に設置された体重計、体脂肪計により体重と体脂肪を検出する。排泄物の成分も分析し、Bluetooth を介してこれらのデータをウェアラブルのメインモジュールへ転送する。
【００９３】
また入浴中は、ウェアラブルセンサを装着することが困難であるので、浴槽に設置した心電図センサにより心拍等を取得し、入浴を終え、再度ウェアラブル端末を装着した際にBluetooth にてこれらのデータが浴槽のメモリからウェアラブル端末に転送される。
【００９４】
また、身体装着を認識するための電極を本体に装着し、これが通電しているか絶縁かをみることにより、装着中かはずしたかを認識する。ウェアラブルの音声対話、あるいはディスプレイを装着中の場合、これらを使用してユーザへの情報呈示を行い、はずした場合は、周囲の対話システム、情報システム（例えば家庭情報端末）にインターフェイスを切り替え、呈示手段を装置の脱着で周囲のインターフェイスも含めて切り替えることができる。
【００９５】
なお、第一の実施形態から第三の実施形態にかかるすべての実施例ではユーザへの情報呈示は音声合成で行っていたが、音声に限らずヘッドマウントディスプレイやペンダント型ディスプレイ、腕時計型ディスプレイへの文字や画像表示でもかまわない。またユーザにメッセージがある場合、腕時計型ディスプレイや携帯電話などにバイブレータを内蔵し、これでメッセージがあることを伝える。
【００９６】
また、計測・認識した行動に基づき、ユーザの状況に合わせてフィードバックメディアを変える。例えば歩行中は音声、仕事中はディスプレイ、睡眠中はメッセージを出さないが、緊急時には本人とともに周囲、あるいは主治医や管理会社に送信するようにする。本人が対処できない状態を検出したとき（重篤な場合）、至近にいる人の端末複数に通報する。端末にあわせてメディア変換し、誰がどこで異常を発信しているか伝える。緊急度をつけて例えば緊急時ほど大音量で発信する。
【００９７】
ユーザ自ら測定する必要がある場合（自動計測、データ転送が出来ない場合）、計測スケジュールに合わせて測定を促すメッセージを表示する。測定しなかった場合定期的にフォローメッセージが表示される（メッセージの表示の仕方はインタラクティブに調整できる）。
【００９８】
また、このような構成により別の実施形態として以下の形態がある。ウェアラブル端末が病院病院のサーバから、医師の処方箋データをダウンロードすると、その指示に沿って投薬を促すメッセージがユーザの行動にあわせて表示する。例えば食事が終わったら「食後の○○という薬を２錠飲んでください」というメッセージを表示し、また飲んだことも確認し、履歴として保存する。薬を処方箋データには電子署名が付き、医師の責任として明確化できる。病状、病歴など個人情報も合わせて持ち、非常時に周囲の人、救急隊員、病院医師等がこれが参照できるようにする。
【００９９】
また、ユーザの状況に応じた道案内を行うこともできる。道案内とは、自分の現在いる位置（もしくは最寄駅）から目的地までの道順を呈示してくれるようなサービスを指す。この道順を決める際に、ウェアラブルセンサから得られた身体の状況の情報や、行動の情報をパラメータ（拘束条件）として追加し、例えば疲労度が高いときには階段を使わずに行くことの出来る道順を作成するようにする。疲労度は、行動情報を常に計測している中で、運動が多かったり、同じ作業を継続して行っていた場合などの条件で抽出する。その際「疲れていますか」といった問いかけも行い、この結果で疲労度のパラメータを微調整する。
【０１００】
本実施例では、モジュール間通信にBluetooth を用いたが、パーソナルなレベルでの通信ができるのであれば、方法は問わない。身体を導体として扱い電気信号をやりとりする技術（ＰＡＮ；Personal Area Network ）も開発されており、これを用いてもよい。IrDAでも全く同様に考えられる。また無線通信にて記述したが、これはＲＳ２３２Ｃなどでの有線接続でもかまわない。
【０１０１】
また、今回の実施例では計測データをＡ／Ｄ変換し、デジタル信号での状況判断を行っているが、アナログ信号処理でこれを行ってもよい。その場合の図を図２２に示す。本図のようにプリプロセス部１３３２を通った信号をコンパレータ１３３１で閾値に対する大小を得て、この０あるいは１であるステータス情報を論理回路１３２１にて処理して状況を検出し、結果を表示部１３２２（ＬＥＤ，ＬＣＤなど）に表示する。
【０１０２】
［実施形態の変形例］次に、実施形態変形例について説明する。ユーザが所持するウェアラブル端末系の構成は第一の実施形態と同様である。ここでは特に波形レベルで前記センサ情報コーパスから類似データを検索し表示する方法について述べる。
【０１０３】
図２３は前記ウェアラブル端末にて計測された生体情報をグラフ化したものの一例である。この波形の中で過去の類似事例を参照したい部分があった場合、図２４の様にその部分を範囲指定手段（例えばマウス、ペンなど）を用いて四角形領域（楕円形など他の形状でも良い）で指定する。指定された領域は検索要求データとなり、センサ情報コーパス内でこの領域の波形と類似した部分をパターンマッチングにより検索する。さらに、類似した部分の前後のデータに、特徴的なイベントがある場合はそれも併せて表示する。図２５は検索結果の一例である。
【０１０４】
これにより、例えば何らかの発作等を予め知ることにより、早い段階で適切な処置を施すことが可能となる。
【０１０５】
またこの場合、領域を指定する形状に応じて検索方法あるいは認識方法を制御しても良い。例えば、四角形で囲んだ領域に関しては、過去のデータから類似するものを検索し、楕円形で囲んだ領域に関しては、単にその領域のデータが正常であるか異常であるかを評価する。また異常であると評価された場合は、形状が類似していなくとも異常な場合のデータを検索して表示することも可能である。
【０１０６】
また、例えば心電図など周期的な生体情報の場合、検索範囲を指定する際に前記範囲指定手段による領域指定以外にも、前記範囲指定手段による選択操作の回数による範囲指定も可能である。例えば前記範囲指定手段としてマウスを用いた場合、図２６の様にシングルクリックの場合は脈１回分の波形のみを選択し、また図２７の様にダブルクリックの場合は脈２回分の波形をまとめて選択して、検索することができる。
【０１０７】
さらに、それぞれの生体情報において何らかの異常がある部分を認識・検出する異常検出手段を設けることにより、例えば心電図の場合は、不整脈のデータを検出し、クリックすると図２８の様に異常のあるデータ全体を選択し、検索することができる。
【０１０８】
なお、前記異常検出手段は過去のセンサ情報コーパスの平均値との比較を行うことによる相対的な異常検出を行っても良いし、医学的知見に基づく絶対的な異常検出を行っても良い。
【０１０９】
また、上記のような類似データ検索は、リアルタイムに行うこともできる。センサモジュール１０２、あるいは３０２にて計測した生体情報、行動情報を用い、リアルタイムにセンサ情報コーパスを検索し類似データを取得したとき、携帯しているディスプレイ１０４に、この類似データを同期表示し状況を再現して、ユーザに現在の状況を認識させてもよい。例えば、生体情報として脈拍、行動情報として加速度センサからの動作・姿勢情報を記録し、動画、音声を同期記録している場合、行動情報と脈拍の変化から過去の平均値と比べて異常であることが認識されたとき、同じような変化のパターンをとった過去のデータを検索し、そのデータの動画、音声をそのときの脈拍数値（あるいはグラフ）と行動情報とともにディスプレイ１０４、あるいは３０４に表示する。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】本発明の身体装着型生活支援装置の構成を示す概念図（センサごとにセンサモジュールを用意した場合）。
【図２】本発明の身体装着型生活支援装置のセンサモジュール内の機能構成例（センサごとにセンサモジュールを用意した場合）。
【図３】本発明の身体装着型生活支援装置の構成を示す概念図（センサモジュールを一体化した場合）。
【図４】本発明の身体装着型生活支援装置のセンサモジュール内の機能構成例（センサモジュールを一体化した場合）を示す図。
【図５】本発明の身体装着型生活支援装置の第一の実施形態の処理フローチャートを示す図。
【図６】本発明の身体装着型生活支援装置の動作情報と行動情報を関連づけるテーブルの例を示す図。
【図７】本発明の身体装着型生活支援装置の個人の設定と計測値の範囲設定の関係図。
【図８】本発明の身体装着型生活支援装置の第二の実施形態の処理フローチャートを示す図。
【図９】本発明の身体装着型生活支援装置の一日の総括表示の携帯ディスプレイへの表示例。
【図１０】本発明の身体装着型生活支援装置の脈拍、動作姿勢グラフ表示例を示す図。
【図１１】本発明の身体装着型生活支援装置の脈拍、動作姿勢グラフ、同期データ検索結果表示例を示す図。
【図１２】本発明の身体装着型生活支援装置のストレス表示例（一日）を示す図。
【図１３】本発明の身体装着型生活支援装置のストレス表示例（一週間）を示す図。
【図１４】本発明の身体装着型生活支援装置のストレス表示例（一ヶ月）を示す図。
【図１５】本発明の身体装着型生活支援装置の生体情報コーパスの項目ごとの表記例を示す図。
【図１６】本発明の身体装着型生活支援装置のセンサ情報コーパスの表記例（同期データ）を示す図。
【図１７】本発明の身体装着型生活支援装置のセンサ情報コーパスの表記例（センサデータ）を示す図。
【図１８】本発明の身体装着型生活支援装置の一日の総括を携帯ディスプレイに表示する画面例を示す図。
【図１９】本発明の身体装着型生活支援装置の一日の血圧トレンドグラフの携帯ディスプレイでの表示例を示す図。
【図２０】本発明の身体装着型生活支援装置の外部のネットワーク上のセンサ情報コーパスと個人のコーパス、ウェアラブル端末との関係を示す図。
【図２１】本発明の身体装着型生活支援装置のホームサーバ、主治医/健康管理会社サーバとウェアラブルの関係を示す図。
【図２２】本発明の身体装着型生活支援装置のアナログ回路で構築した身体装着型生活支援装置の構成例を示す図。
【図２３】本発明の身体装着型生活支援装置の生体情報グラフ表示例を示す図。
【図２４】本発明の身体装着型生活支援装置の生体情報グラフ検索範囲選択例を示す図。
【図２５】本発明の身体装着型生活支援装置の検索結果表示例を示す図。
【図２６】本発明の身体装着型生活支援装置の心電図グラフ１拍選択例を示す図。
【図２７】本発明の身体装着型生活支援装置の心電図グラフ２拍選択例を示す図。
【図２８】本発明の身体装着型生活支援装置の心電図グラフ不整脈選択例を示す図。
【符号の説明】
【０１１１】
１０１…メインモジュール
１０１１…メモリ（メインモジュール用）
１０１２…ＣＰＵ（メインモジュール用）
１０１３…Bluetooth チップ（メインモジュール用）
１０２…センサモジュール
１０２１…メモリ（センサモジュール用）
１０２２…ＣＰＵ（センサモジュール用）
１０２３…Bluetooth チップ（センサモジュール用）
１０２４…Ａ／Ｄ変換器
１０２５…プリプロセス部
１０２６…脈波センサ
１０２７…脳波電極
１０２８…心電電極
１０２９…筋電電極
１０２１１…体温センサ
１０２１２…ＧＳＲ電極
１０３…携帯電話
１０３１…Bluetooth チップ（携帯電話用）
１０４…携帯用ディスプレイ
１０４１…Bluetooth チップ（携帯用ディスプレイ用）
１０５…Bluetooth およびＣＣＤカメラ内蔵ヘッドセット
１０５１…マイク
１０５２…ＣＣＤカメラ
２０１…加速度センサ  プリプロセス部
２０２…脈波センサ  プリプロセス部
２０３…脳波計測  プリプロセス部
２０４…心電計測  プリプロセス部
２０５…筋電計測  プリプロセス部
２０６…体温計測  プリプロセス部
３０１…メインモジュール
３０２…センサモジュール
３０３…携帯電話
３０４…携帯型ディスプレイ
３０５…Bluetooth およびＣＣＤカメラ内蔵ヘッドセット
４０１…プリプロセス部
１３２…メインモジュール
１３２１…論理回路
１３２２…表示部
１３３…センサモジュール
１３３１…コンパレータ
１３３２…プリプロセス部
【図１】
2006320735.tif 000003
【図２】
2006320735.tif 000004
【図３】
2006320735.tif 000005
【図４】
2006320735.tif 000006
【図５】
2006320735.tif 000007
【図６】
2006320735.tif 000008
【図７】
2006320735.tif 000009
【図８】
2006320735.tif 000010
【図９】
2006320735.tif 000011
【図１０】
2006320735.tif 000012
【図１１】
2006320735.tif 000013
【図１２】
2006320735.tif 000014
【図１３】
2006320735.tif 000015
【図１４】
2006320735.tif 000016
【図１５】
2006320735.tif 000017
【図１６】
2006320735.tif 000018
【図１７】
2006320735.tif 000019
【図１８】
2006320735.tif 000020
【図１９】
2006320735.tif 000021
【図２０】
2006320735.tif 000022
【図２１】
2006320735.tif 000023
【図２２】
2006320735.tif 000024
【図２３】
2006320735.tif 000025
【図２４】
2006320735.tif 000026
【図２５】
2006320735.tif 000027
【図２６】
2006320735.tif 000028
【図２７】
2006320735.tif 000029
【図２８】
2006320735.tif 000030