(57)【要約】      （修正有）【課題】首輪型のペット用バイタルセンサに比べて、ペットや飼い主の負担が小さいリード型バイタル計測装置を提供する。【解決手段】ペット向けリード型バイタル計測装置であって、ペットと飼い主間のリード１０１のテンションを検出するリードテンションテンション検出部と、前記テンション情報に応じて加速度センサからの情報を補正することで歩数を検知する歩数算出部と、前記歩数データをユーザに提示する表示部と、を備える。【選択図】図１
2018019611.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ペット向けリード型バイタル計測装置であって、
ペットと飼い主間のリードのテンションを検出するリードテンションテンション検出部と、
前記テンション情報に応じて加速度センサからの情報を補正することで歩数を検知する歩数算出部と、
前記歩数データをユーザに提示する表示部と、を備える
バイタル計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ペットに対して活動量などのバイタルをセンシングして、結果を表示するバイタル計測装置、及び取得バイタルデータを活用したペット保険サービスに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では家族の一員としてペットを飼う家庭が増えており、人間と同様に家族としてペットに対する健康管理の需要が高まっている。健康管理のための人間のバイタルデータ取得機器は数多く開発されているが、ペットのバイタル取得機器についてはまだ少ない。例えば特許文献１には、ペット用の歩数計が提示されている。このデバイスは犬の首輪などに取り付けて一定期間で振動センサから得られたデータから、犬の歩数をカウントする犬用歩数計である。また、特許文献２には、歩数だけではなく犬の震えを検知するデバイスが示されている。犬の震えは犬のストレスを表すといわれており、震えの回数は犬の状態を表す指標の１つとなる。このようにペットの各種バイタルデータを取得する技術がいくつか開発されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１０７９４３号公報
【特許文献２】国際公開第２０１６／００６０２８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、これらのデバイスは首輪などペットに直接つけることを想定しており、デバイス装着によるペット側の負担が課題となる。このようなデバイスは人間にとっては軽くても、小さい犬にとっては重いおもりを常に背負っているのと同じであるため、その重さで疲れてしまう。また、デバイスを軽くしようと思うと内蔵のバッテリを小さくする必要があり、これにより駆動時間が短くなるので充電や交換のための取り外しで飼い主側の利便性が下がってしまう課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は上記の課題を解決するものであり、ペット向けリード型バイタル計測装置であって、ペットと飼い主間のリードのテンションを検出するリードテンションテンション検出部と、前記テンション情報に応じて加速度センサからの情報を補正することで歩数を検知する歩数算出部と、前記歩数データをユーザに提示する表示部と、を備える。
【発明の効果】
【０００６】
この構成によれば、リードに歩数計をつけることができるため、飼い主と犬で負担を分け合うことができる。このため、ペットへのデバイスの重さの負担を軽減することができる。また、リードであれば散歩の都度に、ペットから脱着をおこなうので、充電のときの脱着と散歩の際の脱着を兼ねられるので飼い主にとっての利便性も高い。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、実施の形態１におけるリード型活動量計の外観を示す図である。
【図２】図２は、リード型活動量計のブロック図である。
【図３】図３は、リード型活動量計の歩数算出までの処理フローを示す図である。
【図４】図４は、リード型活動量計のカロリ算出までの処理フローを示す図である。
【図５】図５は、リード引力センサの動作を説明する図である。
【図６】図６は、リードが引っ張られている場合の活動量計の加速度センサデータを示す図である。
【図７】図７は、固定モデル歩数算出処理の処理フローを示す図である。
【図８】図８は、リードが緩んでいる場合の活動量計の加速度センサデータを示す図である。
【図９】図９は、浮遊モデル歩数算出処理の処理フローを示す図である。
【図１０】図１０は、計測結果の表示先を示す図である。
【図１１】図１１は、実施の形態１における表示の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施の形態１におけるリード型活動量計の外観（変形例１）を示す図である。
【図１３】図１３は、実施の形態１におけるリード型活動量計の外観（変形例２）を示す図である。
【図１４】図１４は、リード型活動量計（変形例２）の接続部の構成を示す図である。
【図１５】図１５は、電波レーダ付ペット用ベッドの外観を示す図である。
【図１６】図１６は、電波レーダ付ペット用ベッドのブロック図である。
【図１７】図１７は、電波レーダ付ペット用ベッドの処理フローを示す図である。
【図１８】図１８は、電波レーダ付ペット用ベッドの表示の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、電波レーダ付ペット用ベッド（変形例）の外観を示す図である。
【図２０】図２０は、電波レーダ付ペット用ベッドの処理フロー（変形例）を示す図である。
【図２１】図２１は、ペットの食事量管理デバイスの外観を示す図である。
【図２２】図２２は、ペットの食事量管理デバイスのブロック図である。
【図２３】図２３は、ペットの食事量管理デバイスの処理フローを示す図である。
【図２４】図２４は、ペットの食事量管理デバイスの表示の一例を示す図である。
【図２５】図２５は、ペットの食事量管理デバイス（変形例）の外観を示す図である。
【図２６】図２６は、ペット保険会社、加入者、動物病院の関係性（その１）を示す図である。
【図２７】図２７は、ペット保険会社、加入者、動物病院の関係性（その２）を示す図である。
【図２８】図２８は、蓄積データ、及びデータ分析による予測モデル作成を示す図である。
【図２９】図２９は、リスク細分型ペット保険の保険料算定の処理フローを示す図である。
【図３０】図３０は、リスク細分型ペット保険の保険料算定テーブルの一例を示す図である。
【図３１】図３１は、健康プラン付きペット保険の処理フローを示す図である。
【図３２】図３２は、健康プラン付きペット保険の表示の一例を示す図である。
【図３３】図３３は、保険金申請の不正検知の処理フローを示す図である。
【図３４】図３４は、個体認証の処理フローを示す図である。
【図３５】図３５は、個体認証の表示の一例を示す図である。
【図３６】図３６は、診療勧奨におけるペット保険会社、加入者、動物病院の関係性を示す図である。
【図３７】図３７は、診療勧奨の処理フローを示す図である。
【図３８】図３８は、診療勧奨の動物病院へのバイタルデータ提示の表示例を示す図である。
【図３９】図３９は、診療勧奨時の保険金処理の処理フローを示す図である。
【図４０】図４０は、診療勧奨時の表示の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（本発明の基礎となった知見）
近年、日本では犬と猫の数を合わせて２０００万頭を超えており、１５歳未満の人間よりも多くなっている。このような状況の中で、ペットは家庭内の位置付けも家族同等の扱いに変わってきており、各種サービスやペット商品が広がっておりペット産業全体は成長を続けている。ペット業界の大きな特徴としては、擬人化と高齢化の２つがある。前者は、ペットにも人間と同じように服を着せたり、酸素カプセルに入れてリラックスさせたりものである。後者は、ペット医療の発展やペットフード等の改良により犬や猫の寿命が延びてきて人間と同様に高齢化が進んでいる。特に高齢化については、ペットに長く健康で生活してもらうための様々な対策が必要となってきている。
【０００９】
各種センサとネットワークの普及により活動量計をはじめとする電子機器で健康データが手軽に取得、管理できるようになっている。例えば、歩数、運動量、睡眠、食事量などの生活習慣から、心拍、呼吸数、体重などのバイタルデータまで幅広く取得ができている。以降では、これらのデータを総称してバイタルデータと呼ぶ。
【００１０】
ペット向けのバイタルセンシングデバイスは人間に比べてまだ少ないが、例えば、特許文献１のように犬向けの活動量計技術が公開されている。同じように特許文献２では歩数だけではなく、犬の震えをバイタルデータとして検知するデバイスが公開されている。これらのデバイスは首輪などペットに直接つけるので、人間にとっては軽くても、数Ｋｇの重さの小さい犬にとっては重い荷物を常に背負っているのと同じであり、犬への負担となる。また、デバイスを軽くするためには内蔵するバッテリを小さくする必要があり、結果として駆動時間が短くなるので、充電や交換のための取り外しで飼い主側の利便性が下がってしまう課題があった。
【００１１】
本発明のペット向けのリード型のバイタル計測装置は、ペット向けリード型バイタル計測装置であって、ペットと飼い主間のリードのテンションを検出するリードテンションテンション検出部と、前記テンション情報に応じて加速度センサからの情報を補正することで歩数を検知する歩数算出部と、前記歩数データをユーザに提示する表示部と、を備える。
【００１２】
この構成により、リードに歩数計をつけることができるため、飼い主と犬で負担を分け合うことができ、機器本体の重さの負担を軽減できることができる。また、商品形態がリードであるので、散歩のときに脱着をおこなうので、充電のときの脱着と散歩の際の脱着を兼ねられるので飼い主の利便性も高い。はずしたとき、つまり、散歩以外の時に充電しておけばよい。
【００１３】
前記歩数算出部での補正は、リードテンションとしきい値を比較して、しきい値よりもテンションが大きい場合としきい値よりもテンションが小さい場合に歩数算出方法を分けたモデルを用いてもよい。
【００１４】
これによれば、リードのような非固定物に歩数計を装着させた場合でも正確な歩数を検知することができる。
【００１５】
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることも出来る。
【００１６】
（実施の形態１）
図１に本実施の形態におけるペット向けのバイタル計測装置であるリード型活動量計の外観を示す。装置はリード１０１部分に活動量計本体１０２とバッテリ１０３から主に構成されている。このリード１０１を通常と同じように犬の首輪１０４につなぎ使用する。
【００１７】
この構成において、活動量計本体１０２は、リード上でも犬に近いところに配置することが望ましい。飼い主側に配置した場合には、犬の動きがリードの途中で吸収されてしまい歩数検知の正確性が失われてしまう恐れがあるためである。犬の首輪１０４に近い方に配置すると首輪に装着しているのと同じようにダイレクトに犬の運動が伝わりやすい。また、なるべく首輪に近いところに配置した方が犬にデバイスがかまれて故障するリスクが減るメリットもある。
【００１８】
バッテリ１０３については、活動量計本体１０２とは反対に飼い主の人間側に配置する方がよい。バッテリは電子機器の中でも重量が大きいデバイスであるので、ダイレクトに犬の負担につながる。このため、犬ではなく人間がバッテリの重さを負担できるようにバッテリ１０３はリードの人間側に配置する。
【００１９】
図２にリード型活動量計の機能ブロック図を示す。このブロック図は活動量計本体１０２の内部の構成を示す図であるが、電源部２０１のバッテリについては、バッテリ１０３にあり、外部通信・表示部２０９の一部に関しては外部のスマートフォンへの表示を行う。リード型活動量計は、全体の電源制御を行う電源部２０１、リードのテンションを検知するためのリード引力センサ２０２、３軸の加速度センサ２０３、及びセンサと信号処理部のやりとりを行う通信部２０４、リードテンション検知処理を行う検出部２０５、歩数算出を行う歩数算出部２０６、リードから犬にかかっている負荷を検知する犬負荷検出部２０７、犬の運動カロリを検出する運動カロリ計算部２０８、及び歩数やカロリなどの結果を外部のスマートフォン、クラウドなどに通信してデータをアップロード、ユーザへの表示を行う外部通信・表示部２０９から構成されている。
【００２０】
各ブロックの内容については、図３、図４の処理フローと併せて順に説明する。本実施の形態のリード型活動量計には２つのセンサ、リード引力センサ２０２と加速度センサ２０３が実装されている。最初に、これらのセンサデータの読み出し処理Ｓ３０１を行う。
【００２１】
リード引力センサ２０２は飼い主と犬の間でどれくらいリードにテンションがかかっているかをリードテンション検出処理Ｓ３０２として検知する。このリード引力センサ２０２はリードの一部に導電性のゴムストレッチ抵抗センサを入れて実現している。これはゴム状の抵抗であり、ゴムが伸びると抵抗が大きくなり、ゴムが縮むと抵抗が小さくなるもので、その抵抗の大きさを電圧等に変換することでセンサ値として使用する。
【００２２】
図５はリード引力センサ２０２の動作を示す図である。図５（ａ）のように、リードにテンションが掛っているとき、つまり犬と飼い主の間でリードが張っているときは、リード内部のゴムが伸びているので抵抗は大きい状態が保持されている。反対に（ｂ）や（ｃ）のようにリードが飼い主と犬の間で緩んでいるときには抵抗が小さくなる。ゴム抵抗であるので、一定以下のテンションになると（ｃ）に示すようにゴムの抵抗は一定になる。なお、導電性ゴムコードセンサではなく、ひずみゲージセンサのような荷重を検知するものを使ってもよく、リードのテンションが検知できるセンサであれば方法は問わない。
【００２３】
次に、この検出テンションに対してしきい値比較処理Ｓ３０３を行う。図５のグラフ上の破線がしきい値を表しており、ある一定のしきい値以上であれば以降の処理を分岐させる。つまり、リードのテンションが張っている場合と、緩んでいる場合で処理を分ける。
リードのテンションが高い場合には首輪に活動量計が固定されていることと同等であるので、固定モデル歩数検出処理Ｓ３０４を行う。反対にテンションがしきい値以下であれば活動量計が固定されていないので、浮遊モデル歩数算出処理Ｓ３０５を行う。
【００２４】
固定モデル歩数検出処理Ｓ３０４について図６、及び図７を用いて説明する。まず、図６にリードにテンションがかかっている場合の加速度センサの波形を示す。この場合には首輪に加速度センサが固定されているのと同等であるので、どこかの軸に歩数に対応する周期で加速度の増減が発生する。図６の例ではＸ軸に加速度が大きく出ている。この加速度データに対して、歩数に換算する処理を行う。
【００２５】
具体的には図７のような歩数検出処理を行う。まず、３軸のセンサの中で変化が大きい軸を選択するピーク軸抽出処理Ｓ７０１を行う。この処理は単純に、大きく周期的に変動している軸を選択する。次に、抽出した軸に対して平滑化処理Ｓ７０２を行う。３軸加速度センサの精度によっては小さな動きも加速度として検出してしまうため、歩数のような行動レベルの大きさの加速度以外は平滑化フィルタですべてノイズとして除去してしまう。その後で、平滑化処理を行った波形に対してピーク検出処理Ｓ７０３を行う。この処理では、一定時間のウィンドウに切った場合に、加速度の下限値と上限値をそれぞれ抽出して、下限ピークと上限ピークの開き幅を検出する処理である。最後に、この幅や時間軸上の変化に対して歩行による加速度変化かどうかを判定する歩行判定処理Ｓ７０４を行う。この処理では、先ほどの下限と上限の幅の大きさや、隣り合う波形との間隔を見て、その加速度のウィンドウが歩数に対応するかどうかを判定する。例えば、走っている場合には加速度は大きくでる傾向があるので下限と上限の幅が広がるが、反対に隣り合うウィンドウとの距離は近くなっていなければいけない。また、ゆっくり歩いているような場合には、ウィンドウ間の距離は遠くなるが、歩いているので下限と上限の幅は狭くなっている。このように、歩行によって発生する加速度をモデル化した判定を歩行判定処理Ｓ７０４では行う。
【００２６】
次に、浮遊モデル歩数算出処理Ｓ３０５について図８、及び図９を用いて説明する。図８にリードにテンションがかかっていない場合の加速度センサの波形を示す。この場合には加速度センサが固定されていないため、各軸に大きな加速度の増減が発生する。図８の例ではＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸それぞれに加速度が大きく出ていることがわかる。この波形に対して、歩数を検出する必要があり、通常の首輪に対して活動量計をつける場合とは異なる処理が必要となる。
【００２７】
図９を使って、リードが緩んでいる場合、つまり活動量計が固定されていない場合の具体的な浮遊モデル歩数算出処理Ｓ３０５について説明する。最初にＸＹＺ軸それぞれに出現する加速度成分の重ね合わせ処理Ｓ９０１を行う。この例では単純に３つの軸の論理積（ＯＲ）をとって、波形を重ね合わせる。なお、重ね合わせの方法は他の方法を用いてもよい。
【００２８】
次にこの重ね合わせた波形に対して平滑化処理Ｓ９０２を行う。活動量計が固定されていないので、固定されている場合にくらべてノイズの量が変わるが、ここでは同じ平滑化処理を行う。次に、一定時間幅のウィンドウで隣り合う波形の最小値と最大値のピークを検知する。活動量計が固定されていないので、ピーク間が固定されている場合に比べて小さくでる傾向がある。このため、走っているのか歩いているのかを上限と下限の幅から行うと誤判定になってしまう。ここでは、この幅の補正を非固定補正処理Ｓ９０４として行う。最後に、歩行判定処理Ｓ９０５で前述と同じように幅や隣接するウィンドウとの関係などを使ったモデル判定を行う。以上の処理は歩数算出部２０６にて行う。
【００２９】
最後に、検出した歩数は外部通信・表示部２０９にて表示処理Ｓ３０６を行う。表示処理Ｓ３０６は検出した歩数の合計値などの情報をユーザ（＝飼い主）に通知するための処理である。図１０のように活動量計本体１０２そのものに表示してもよいし、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の通信を用いて、スマートフォン１００１やタブレット（図示なし）に表示してもよい。また、スマートフォン１００１の通信網や活動量計本体１０２からクラウドサーバ１００２にデータを上げてもよい。
【００３０】
次に犬が消費するカロリの計測についても説明を行う。通常のカロリは歩数と運動強度から求められるが、犬の散歩の場合には人間がリードで犬をひっぱる負荷の影響があるため、正確なカロリを測るためにはリード、つまり飼い主からの影響を加味する必要がある。このために、運動カロリ計算にリードからテンションで得られた負荷についても入力する。
【００３１】
図４のようにセンサデータ読み出しＳ３０１、及びリードテンション検出処理Ｓ３０２を行った後に犬負荷検出部２０７で負荷検出処理Ｓ４０３を行う。犬が受けている負荷は図５（ａ）のように抵抗変化から検出するが、この負荷量を時間で積分したものが犬への負担量となり、この演算を負荷検出処理Ｓ４０３で行う。最後に運動カロリ計算部２０８で歩数とリードからの負荷の分を足し合わせてカロリ計算を行う。犬種が決まれば、単位歩数あたりの消費カロリが決まるため、検出歩数を乗算することで歩数からのカロリが得られる。また、リードからの負荷についても犬種別に同様のテーブルを準備しておき、乗算を行うことでカロリを検出する。
【００３２】
最後に表示処理Ｓ４０５を行う。表示については歩数の場合の表示処理Ｓ３０６と同じであるため説明を省略する。
【００３３】
スマートフォン１００１に表示する例について、図１１を用いて説明を行う。本実施例のデバイスは犬の散歩に特化したバイタルデバイスとなる。よって、図のように散歩の履歴として、日時、距離、得られたバイタルデータからみた健康活動度などの全体を表示している。また、飼い主のスマートフォンを使っているので、飼い主の歩数、消費カロリも犬の歩数、消費カロリ、引っ張り距離、やんちゃ度などと併せて表示している。なお、引っ張り距離は全距離に対して犬がリードを引っ張って歩いた距離を示し、やんちゃ度はしつけの度合を示すものである。具体的には全部の走行距離に対する引っ張り距離と、引っ張った強さから計算した値とあらかじめ決めたテーブルを比較してやんちゃ度を算出する。
【００３４】
なお、歩数は棒グラフや円グラフで可視化してもよい。具体的な散歩の歩数について値を出さずに、全国平均と比べて多いか短いかの表現でもよいし、この結果を更に笑顔、泣き顔のようなシンボリックなマークで表示してもよい。また、クラウド側で集計した値とくらべて、今日の歩数は全国で何位のように順位を表示してもよい。また、表示も飼い主の分だけではなくクラウドで集計した家族全員の歩数を表示してもよいし、犬の分だけ表示してもよい。
【００３５】
（活動量計の変形例）
本実施例の実装の形態として、リード型活動量計は図１２のようにバッテリと活動量計本体を同一の個体に収めてバッテリ一体型活動量計１２０１としてもよい。バッテリの重量が軽い場合、及び大型犬の場合には犬への負担は小さくなるので、製造しやすさや価格を考慮して一体型として実装することも考えられる。また、バッテリ一体型活動量計１２０１の場合はデバイスが重くなるので、図１２（ｂ）のように犬に近いところではなくリードのちょうど中間くらいの位置に実装してもよい。また、リードの巻取り機能など、他の機能と活動量計をマージして実装してもよい。
【００３６】
本実施の形態は上記以外にも図１３のように、首輪に活動量計本体１０２を実装して、リード１０１側にバッテリ１０３だけ実装してもよい。活動量計本体は加速度などセンサ類と少しの電子回路しかないので軽量になる。また、首輪型では確実に犬に固定ができるため誤差が少なく犬の活動量が検出できる利点がある。一方、バッテリについては数日か数週間に１回の充電が必要になるため、リード１０１側にもってくることで散歩の際のリードの脱着と充電のための脱着を共通化する。脱着に関する手間が減るので、リード型活動量計と同じようにユーザの利便性は確保することができる。以上の構成であれば、検出精度と充電に伴う利便性の低下を同時に防ぐことができる。
【００３７】
この実装形態の場合には首輪１０４とリード１０１側で電気的な接点の確保が必要となるので、その構成例を図１４に示す。図１４（ａ）のように、機械的にリングで首輪１０４に接続するものとは別に電源ケーブル１４０１を首輪側の電源コネクタ１４０２に接続してもよい。この構成によれば、電源側は機械的な強度を確保しなくてよいので、設計は容易である。また、図１４（ｂ）のように、内側が電源接続のための導線になっているリング１４０３と首輪の内側にリングが同じ幅のサイズで収まるコネクタ１４０４を用いて、首輪への接続と電源接続を兼用できるコネクタを用いてもよい。また、図１４（ｃ）のように首輪側にも同じリング１４０３をつけて、リング同士をつなげることで電源を接続してもよい。この場合にはリングが一瞬外れたりする恐れがあるため導電性のゴム素材などでリングが必ず密接するようにしておく必要がある。
【００３８】
なお、上記実施例は犬のリードを想定して記載しているが、実際には犬に制限するものではない。犬以外にも猫でもよいし、ウサギや、馬、タヌキ、イノシシ、羊でもよく、動物全般に対して適用できる。
【００３９】
（電波レーダ内蔵ペット用ベッド）
ペットにストレスを与えることなく、日常生活の中でバイタルデータを取得するためのデバイスをいくつか記載する。図１５に電波レーダによりバイタル計測機能付のペット用ベッド１５０１を示す。このベッドにはマイクロ波帯での電波レーダが実装されており、そのレーダ用の送信アンテナ１５０２がベッドの中央に、４本の受信アンテナ１５０３Ａ〜１５０３Ｄがベッドの外周に実装されている。
【００４０】
電波レーダは動きのあるものに電波を当てて、跳ね返り電波のドップラシフトを検知することで対象物の動きを検知する方式である。このため、ペットの肺の動きから呼吸を検知して、心臓の鼓動の動きから心拍、及び体全体の動きから体動が検知可能である。しかし、これらの３つは動きの大きさが異なるため同時に検知することは容易ではなく、特にペットの心臓の動きは人間に比べて非常に小さいのでレーダでも検知が難しい。検知の精度を上げるためには、他のノイズに埋もれないようにペットの心臓になるべく近い位置でレーダを駆動させる必要がある。ただし、ペットのベッドは人間と同じように必ずしも同じ向きでは寝てくれる保証はないため、人間とは異なるペット特有の対策が必要となる。本発明では図１５に示すように重量センサ１５０４を中央におき、受信アンテナ１５０３Ａ〜１５０３Ｄを周囲にいくつか配置することで検出精度を向上させている。具体的な処理フロー等については後で説明する。
【００４１】
ペット用ベッドはケーブルを使ってコンセントに電源を接続することが難しい。電源ケーブルがある場合には、置き場が制限されてしまうのでペットの好きな場所にベッドを置くことができない。また、電気のケーブルは犬がかじってしまい、関電のリスクがあるため可能な限りケーブルなどが犬から見えないようすることが望ましい。このため本発明の電波レーダ付のペット用ベッド１５０１ではシステム全体をバッテリで駆動させている。
【００４２】
しかし、バッテリ駆動で常時電波を発信してしまうと大きな容量のバッテリがいるため消費電力を抑える工夫が必要である。このため、この実施では重量センサ１５０４をベッドの中央付近に配置しており、犬が乗っているときにだけ、一定の間隔ごとに電波レーダを駆動させてペッドのバイタルを計測している。このようにすることで、バッテリでも十分に駆動できる電力になるため、ユーザが頻繁に充電することなく、置き場所の制限を受けず、感電の恐れなくペットのバイタルを計測できる。
【００４３】
具体的な構成図、及び処理フローを図１６、図１７をそれぞれ用いて以下に示す。電波レーダ付のペット用ベッド１５０１は、重量検知処理Ｓ１７０１を最初に行う。この処理では重量センサ１５０４から得られる重量情報を重量の情報に変換する。重量検知は圧力センサを使ってもよいし、ひずみゲージセンサのようなものをつかってもよい。重量検知処理Ｓ１７０１ではこれらのセンサの物理量を実際の重量の情報に変換する処理を行う。
【００４４】
次に検知重量に対してしきい値比較処理Ｓ１７０２を重量検知部１６０５で行う。ここでは犬や猫が乗ったかどうかの判定を前記重量から行うことを目的としている。設定しきい値についてはユーザが設定してもよいし、平均的な犬の重量の半分くらいに設定してもよい。また、２００ｇくらいの子犬くらいでも反応する重量にあらかじめ設定しておいてもよい。
【００４５】
重量がしきい値以下の際には電波レーダを駆動せずに、待ち受け状態を継続させる。重量がしきい値を超えた時、つまり犬がベッドの上に載った場合には電波レーダ駆動の処理を進める。まず、はじめに分布検知処理Ｓ１７０３を重量検知部１６０５で行う。この分布検知処理部では、犬がベッドのどちら側に向いて寝ているかを検知する。例えば、重量センサが比較的大きな圧力（重量）を検知した場合には、重量センサの真上に胴体が乗っている可能性がある。また、重心の分布によって、どちらが頭かが判別できるので頭がある方の方向を検知する。図１５では、仮に左方向に頭が向いていると仮定して説明を進める。
【００４６】
次にアンテナ切り替え部１６０３で受信アンテナのアンテナ切り替え処理Ｓ１７０４を行う。先ほどの検出で犬の頭は左側を向いていることが検知できたので、心臓に近い受信アンテナは１５０３Ｄとなる。この受信アンテナ１５０３Ｄに受信を切り替えることによって、ペットの心臓に最も近い位置でドップラの反射波をとらえることができるので、ノイズの少ない良質のデータを取得することができる。
【００４７】
次にレーダ駆動処理Ｓ１７０５を行い、送信側、受信側をともにレーダを駆動させる。送信波発生部１６０２において、マイクロ波帯（２．４ＧＨｚ）の正弦波などを発生させて、送信アンテナ１５０２から電波をペットに照射する。送信データは均等に周りに広がるように設計する。受信アンテナ１５０３Ｄから対象物（ここではペット）にあたった反射波を取り込み、バイタル検出処理Ｓ１７０６をドップラ処理部１６０４で行う。
【００４８】
バイタル検出処理Ｓ１７０６では、送信波形と受信波形の差からドップラシフトを求めて、バイタルに対応する周波数成分を分離、抽出することでバイタルセンシングを行う。犬の心拍であれば１秒間に６０回〜１２０回程度であるので、得られた結果では６０〜１２０Ｈｚの成分が強く出てくる。
【００４９】
最後にスマートフォン等に結果を表示させる表示処理Ｓ１７０７を行う。図１８に表示の例を示す。電波レーダによって、呼吸、心拍、体動がとれるため、それらの値をユーザのスマートフォンに表示させる。また、これらのデータから睡眠を自動で検出することができるため、睡眠時間なども検知が可能である。具体的には、体動が少なくなって、心拍数が平常時よりも落ちていたら睡眠中として判定する。なお、睡眠以外にも、呼吸、心拍、体動など体や内臓の動きからわかる情報であれば表示部に記載してもよい。
【００５０】
前記の例では、１本の送信アンテナと１本の受信アンテナを使って、受信アンテナの位置を変えることによって効率よく心臓やお腹付近からの反射波を検出していたが、図１９のように送受信アンテナを３本のアンテナにして３×３のＭＩＭＯ（ｍｕｌｔｉｐｌｅ−ｉｎｐｕｔ  ａｎｄ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ−ｏｕｔｐｕｔ）にしてもよい。このようにすることで、アンテナ位置ではなく電波をビームフォーミングすることでペットの心臓がある方向からの電波を効率的に受信することができるので、位置を変えて受信する必要がなくなる。また、ＭＩＭＯでなくても電波の指向性がとれる方法であればよい。
【００５１】
なお、上記の例では重量の分布からペットの向きを検知しているが、検知処理を行わなくてもよい。例えば、すべての受信アンテナからのデータを逐次取得して、最も信号品質のよいアンテナからのデータを採用してもよいし、ビームフォーミングを振って、最も信号品質がよい方向からのデータを使ってもよい。
【００５２】
なお、上記では重量センサの結果で受信アンテナの位置を切り替えたが、送信する周波数を切り替えてもよい。例えば小型犬が乗った場合には２．４ＧＨｚ帯ではなく、６０ＧＨｚ帯のようなミリ波レンジに切り替えてもよい。また、アンテナもすべて同じ形状である必要はなく、例えば中央付近のアンテナと隅の方にあるアンテナでは形状を変えてもよい。
【００５３】
また、図２０のようにアンテナ切り替え機能を省略した構成にしてもよい。電波レーダの検出精度が向上した場合には、アンテナ位置によらずにペットのバイタルデータ取得ができるため、重量検知機能とバイタル検出機能のみに絞った構成にしてもよい。
【００５４】
（ペット用食事管理センサ）
ペットの食事量管理のためのマットデバイス２１０１を図２１に示す。このデバイスの上にペットの食事用の皿２１０２を置いて使用する。マットデバイスは圧力の量と分布を検知することが可能であり、マットの上のどの位置にどれくらいの量のものが乗っているかを検知できる基本機能を持っている。これにより、ペットの皿くらいの範囲に重量物が乗っている場合には、その対象物を食事として認識する。また、ペットの足の大きさくらいの分布が検知されたときには、それをペットと判別する。また、ペットによって、歩き方や重さなどが異なり、それが歩き方の分布へ現れるため、それらの情報（歩き方を指紋のように扱う）からペットの個体認証を行う。また、ペットの分布が皿２１０２の周りに発生して、更に皿付近の重量が減っていく場合には、そのペットが食べたペットフードの量としてカウントすることで、ペットの個体毎の食事量を管理することが可能である。
【００５５】
具体的な構成、及び処理フローを図２２と図２３を用いて説明する。マットデバイス２１０１は、圧力センサ２２０１を二次元平面に敷き詰めた構成をしている。まず、圧力センサ２２０１から通信部２２０２を通じて、圧力分布計算部２２０３へデータが送られる。この部分では、重量検知処理Ｓ２３０１が行われる。
【００５６】
具体的には、圧力分布の面積とそのエリアにかかる総圧力から重量を計算する処理を行う。例えば抵抗変化型の圧力センサであれば、電圧値に変換されたデータから圧力の大きさを求め、それらのセンサの数から面積を求める。
【００５７】
次にしきい値判定部２２０４でしきい値Ａ以上かどうかの比較処理Ｓ２３０２が行われる。しきい値Ａは後述するしきい値Ｂよりも小さい値であり、犬の足くらいの範囲の圧力分布で数百グラムの重さからの圧力であれば、しきい値以上と判断するためのものである。つまり、このしきい値以上であれば犬として認識処理Ｓ２３０３をかける。個人認識部２２０５で、犬の個体認識を行う。圧力の大きさや圧力が出る歩幅や時間の関係を用いて、犬の個体認識を行う。例えば、小型の犬であれば小さめの圧力が短い距離間で発生する。大きい犬であれば、大きめのストライドで大きな圧力分布が発生するため、ある程度の個体識別が可能である。もちろん、圧力センサを更に細かく、検知圧力も精度がたかくなれば、それを配置することで、歩く時の足の裏の圧力分布だけで個人識別がきる。
【００５８】
次に同様にしきい値Ｂと比較処理Ｓ２３０４を行う。この処理はペットフードが乗っているお皿２１０２の位置を検出するためのしきい値処理である。ペットのお皿くらいの範囲の大きさに、圧力分布があればそのエリアをお皿が置かれたエリアとして検知する。詳細な認識はペットフード量検知処理Ｓ２３０５として重量検知部２２０６で行う。ここで常に重量をモニタリングすることで減ったペットフードの量を検知することができる。
【００５９】
先ほどの個体認証とお皿付近にペットの存在も併せて確認ができるので、減った重量はそのペットが食べた量として自動的に記録をこのペットフード量検出処理Ｓ２３０５で行う。
【００６０】
最後に、これらのセンシング結果を通信・表示処理Ｓ２３０６で、スマートフォン１００１の画面に表示する。データを表示しない場合には検出した結果をクラウドサーバ１００２にアップロードする。図２４にスマートフォン１００１に表示した画面の例を示す。登録したペットの名前、及びそのペットが食べた食事の量や食事時間などがデータとして取得できる。
【００６１】
なお、図２５（ａ）のようにお皿２１０２にいくつかのセンサをつけてペットフードのデータをセンシングして取得してもよい。例えば、振動センサ２５０１、重量センサ２５０２、及び食品成分センサ２５０３をお皿のペットフードを載せる面につけてもよい。振動センサ２５０１の情報により、ペットが食事をする動作を検知することが可能である。ペットがどのくらいの量を食べたのかは不明であるが、食べたタイミングだけを記録することはできる。例えば、一日の与える量が決まった量の場合にはタイミングだけで、食事量を検知できる。
【００６２】
また重量センサ２５０２は、載せたペットフードの量や減った量がお皿だけで検知できる。重量センサ２５０２と併せて食品成分センサ２５０３をつけるとペットフードの種類も併せて判別ができる。例えば塩分量を検知する食品成分センサでも、あらかじめ決められたペットフードの中で塩分が違う種類であれば見分けることができる。
【００６３】
また、お皿に近赤外分光装置２５０４をつけてもよい。この分光装置でお皿２１０２の上のペットフードの水分、脂分などいくつかの成分を分光測定により検出ができる。またこれらの成分の検出結果を組み合わせることで、カロリも検知ができるため、食事量だけではなく同時に摂取カロリも検知することができる。また、これは近赤外線カメラにもなるので、犬の顔認識などで個体も識別が可能になる。
【００６４】
（バイタルデータのペット保険サービスへの適用）
歩数、心拍、呼吸、睡眠、食事のようなバイタルデータはペットの健康を管理するための貴重なデータとなる。このデータをペット保険の各種サービスに適用する際の実施例を以下で説明する。
【００６５】
図２６は前記バイタルデータをペット保険に活用した場合の、ペット保険加入者、及びペット２６０１、ペット保険会社２６０２、及び動物病院２６０３との関係を示す図である。ペット保険加入者、及びペット２６０１は、バイタルセンサ（本実施例で説明したもの以外でもよい）を使って、ペットのバイタルデータを取得する。ペットが病気になった場合には、動物病院２６０３へ診療を受けて、その際に動物病院へ医療費を支払う。その後で、ペット保険加入者はペット保険会社２６０２へ保険を申請して、保険金を受領する。ペット保険会社２６０２には、バイタルデータだけではなく、加入者からの保険申請によりペットの疾病データ、及びそれにかかった治療費のデータが集まることになる。
【００６６】
また、この例では先にペット保険の加入者が医療費を全額建て替えるモデルであるが、図２７に示すように人間と同じように動物病院で３割負担分を支払い、動物病院がペット保険会社に医療費を申請するパターンもある。この場合でも、保険会社に３つのデータが集まることに変わりはない。
【００６７】
この３つのデータは図２８に示すように、バイタルデータから疾病、医療費データとの関係性をすべて示すものであるため、それらを活用した新たなサービスが実現できる貴重な資産となる。具体的には、過去のデータの食事などのバイタルデータを入力の説明変数として、それよりも１年後くらいの少し新しい過去データの疾病データ、治療費データを目的変数として、機械学習（深層学習や回帰など）をかけると、バイタルデータから医療費や疾病リスクを予測するモデルが生成できる。この予測モデルがあれば、どういった食事をしている犬が将来的にどれくらい病気になるリスクがあるか、どのくらい治療費を使うリスクがあるかが判別できる。この予測モデルで取得したバイタルデータに対して、保険会社や保険加入者にとってさまざまなサービスが提供できる。以下で具体的なサービス事例を説明する。
【００６８】
例えば、取得したバイタルデータから１年以内に発生する医療費リスクを予測することで、最適な保険料を設定できるリスク細分型ペット医療保険を実現することができる。図２９に、この保険の保険料算出の処理フロー図を示す。
【００６９】
最初に一定期間のバイタルデータを抽出する処理Ｓ２９０１を行う。この例では、一定期間は１か月のデータを見て、その平均値、日当たりの最小値、最大値を計算する。次に、蓄積データから作成した医療費予測モデルを使ってこれからの１年間の未来の医療費を予測する処理Ｓ２９０２を行う。医療費予測モデルは図２８に示すように、過去のデータで１か月の平均値、日当たりの最小値、最大値を説明変数に、治療費（＝医療費）データを目的変数として機械学習により生成を行う。
【００７０】
なお、平均値や最小、最大値などを用いる必要はなく、すべてのデータを説明変数として入力してもよいし、あらかじめ決めたデータ範囲だけを入力してもよい。
【００７１】
次に予測年間医療費から健康ランクを設定する処理Ｓ２９０３を行う。例を挙げると図３０のようなテーブルでランクを決定する。この例では、例えば、柴犬５歳で予測年間医療費が３０，００１〜４０，０００円の間であれば健康ＡＡランクに判定される。これらの健康ランクは例のように犬種別に作成してもよいし、予測モデルに犬種データも説明変数として組み込み、モデル上で犬種も含めて判定してもよい。
【００７２】
次に、ランクに合わせて翌月、もしくは翌年の保険料を決定する処理Ｓ２９０４を行う。翌年の予測医療費と加入者分布などから保険として成り立つ保険料を設定した、保険商品テーブルを参照して設定をする。
【００７３】
最後にユーザに保険料として提示するための画面処理Ｓ２９０５を行う。画面処理は、スマートフォンやパソコンなどでユーザに提示してもよいし、紙に印刷して送付してもよく、ユーザへ提示する際の手段は問わない。
【００７４】
以上は、加入後のデータで翌月や翌年の保険料を最適化（例えばディスカウント）するものであるが、加入時に健康対策をコミットしてもらって実施されるのを前提に保険料をディスカウントする保険も可能である。例えば図３１に示すように、加入時に保険会社から健康プランを提示しておき、その健康プランが実施されているかどうかをバイタルセンサで監視を続けて、もしプラン通り実行されていれば割引保険料を継続して、実施されていない場合には保険料割増しのペナルティをかけるしくみである。
【００７５】
図３１の処理フローを用いて説明する。まず、初めに犬種別の疾病リスクを検出する処理Ｓ３１０１を行う。こちらも図２８に示すデータ分析によりモデル化を行う。説明変数を過去データの蓄積による犬種、年齢にして、目的変数を疾病データ、もしくは治療費データにして機械学習から予測モデルを生成する。これにより、犬種、年齢別の疾病リスクが予測可能になる。
【００７６】
次に、疾病リスクの低下対策を抽出する処理Ｓ３１０２に移る。先ほどのデータ分析と同様に犬種、年齢と、更にバイタルデータを説明変数として、目的変数を疾病データ、もしくは治療費データにして機械学習から予測モデルを生成する。このモデルを使って、保険加入者の犬種と年齢で、更にバイタルデータをいくつか仮想的に変えた場合に医療費がどう変化するかが予測可能になる。つまり、その犬種、年齢で、どういったバイタルデータを持ち続ければ医療費がどれくらい下がるかが検出可能になる。
【００７７】
具体例をあげると、例えば５歳柴犬では翌年医療費が平均的には３０，０００円であるが、一日平均１０，０００歩ほど歩いていれば１０，０００円の医療費になると予測ができる。これは言い換えると、１０，０００歩ほど歩いている犬は医療保険料をさげられることと同じである。他にも、サプリメントＡというのを飲んでいる犬であれば医療費が３，０００円になるなど食事、運動などのバイタルデータの変化によってどれだけの医療費がさがるかが予測できる。
【００７８】
なお、上記ではその時のバイタルデータの平均値を説明変数として入力したが、十分なデータがあればバイタルデータの代わりにバイタルデータ変化量を説明変数として予測モデルを生成することも可能である。
【００７９】
次に、予測医療費から抽出した対象犬向けの健康プランを生成してユーザに提示する処理Ｓ３１０３を行う。こちらの処理は、先ほどの予測モデルから、効果が高く、ユーザが実施しやすいものを選択して生成をする。例えば、歩数１０，０００歩／日、もしくはサプリメントＡを１週間に１回飲ませるなど、いくつかのプランをユーザに提示して選んでいただく。もしくは、図３２（ａ）のようにシステム側でユーザからの事前アンケートで実施に対するハードルを調査しておき、その結果データから自動で健康改善プランを生成して提案してもよい。この際に、その改善効果がセンシングできる項目が望ましい。例えば、歩数や食事などはセンシング可能であるので、これらの項目を優先して表示させる。
【００８０】
ユーザがこの健康プランで保険に加入してもらった後は、バイタルセンサデータで実施の確認を行う処理に移る。まず、保険加入者が持つバイタルデータからデータ取得処理Ｓ３１０４を行う。この取得バイタルデータとステップＳ３１０３で提示した健康プランと比較を行い（Ｓ３１０５）、プラン通り実行されていれば、提示通りの保険料継続処理Ｓ３１０６を行い、もしプラン通りではない場合には保険料割増申請Ｓ３１０７を実行する。これらの処理は、保険料請求額の処理の変更だけではなく、図３２（ｂ）のようにユーザに、結果を提示してモチベーション向上にもつなげていく。この例では、結果だけを表示しているが、「保険料が上がる恐れがあります」などのように警告から表示できるとなおよい。反対に、「あなたは健康プランを守っており、とても優良です」のように、ユーザを称賛してモチベーションを高めることも有効である。
【００８１】
以上のように、属性情報と食事、運動などのバイタルデータから保険対象者の将来の疾病リスク、もしくは医療費を予測するステップと、その予測情報を元に生成した健康プラン、及び保険料を保険加入者、もしくは保険対象者に提示するステップがあり、前記保険プランへの加入後にバイタルセンサによって前記保険プランの実施の有無を確認するステップを備え、保険対象者に対してプランの実施が確認できれば第一の保険料を継続させ、実施が確認できなければ第二の保険料に請求保険額を変更する保険料管理システムを本発明の特徴とする。これによれば、保険加入者は未来の健康改善への活動を、今の保険料の割引に適用ができるためユーザの健康改善へのモチベーションがアップする特徴がある。
【００８２】
また、前記システムは、保険対象者の健康プラン実施を確認するステップの後に、実施が基準に満たされる可能性が低くなった場合に事前に警告を表示するステップを持つことを特徴とする。これによれば、ユーザは結果だけではなく事前対策が可能になり、保険料割増しによる保険脱退の可能性が低くなる効果がある。
【００８３】
また、バイタルデータを保険の不正申請検知に使ってもよい。ペットは人間と違って個体認証が難しく、同じ種類で何匹も飼っている場合には、１匹だけ保険に加入しておき別の似たペットで保険申請を行われるリスクがある。このなりすまし防止対策としてバイタルセンサと予測モデルを使って検知を行う。
【００８４】
処理の概念としては、病気の前後だけに保険対象ペットにウェアラブルバイタルセンサを装着したとしても、バイタルの突然の変動が発生するためなりすましとして検知ができる。また、疾病別の時系列バイタルデータも過去に蓄積されているので、これらのデータから疾病時のバイタル変化モデルを作成して、パターンマッチングを行うことでウェアラブルバイタルセンサが入れ替えられたのかどうかを検知するしくみである。
【００８５】
処理について図３３を用いて説明をする。最初に保険申請対象の疾病について、動物病院で受けた診療日付近のバイタルデータを取得する（Ｓ３３０１）。この際に、病気の種類によって、取得期間を変えてもよい。例えば風邪のような突発的な疾病の場合には前後一週間、癌など徐々に進行が進む疾病の場合は一か月〜数か月の長いレンジでバイタルデータを取得する。
【００８６】
次に、保険を申請されている疾病の予測バイタルモデルを抽出する処理Ｓ３３０２を行う。図２８に示す蓄積データからこちらも生成する。こちらは予測モデルというよりは同じ種類のペットであり、該当疾病にかかっているときの前後バイタルデータを抽出して、それらのデータの共通する特徴点を抽出する。例えば風邪の場合だと、活動量や運動強度が徐々に低下しているなど、疾病別にバイタルに特徴がでてくる。
【００８７】
このモデルと保険申請のペットのバイタルデータの類似性判定処理Ｓ３３０３を行う。もし類似していれば、そのバイタルデータを取得していたペットが申請疾病にかかっている可能性が高いので保険金支払い処理Ｓ３３０４を行う。
【００８８】
もし類似性が取れない場合、もしくは突然バイタルが変動しているような場合には、付け替えが発生した恐れがあるので、確認ステップの方へ処理を分岐させる。以降では機械的に確認してもよいが、この実施例では人間のオペレータへ確認依頼Ｓ３３０５を行う。確認Ｓ３３０６で問題がなければ、保険金を支払う（Ｓ３３０４）。また、確認により不正があった場合には保険金を支払わない（Ｓ３３０７）。
【００８９】
オペレータに確認を依頼するのは一見非効率に見えるが、保険加入者の不正を抑制する効果を考えると人を介した確認が不正の大きな抑止力となる。例えば、人がランダムにチェックして電話を行うと契約時に加入者に伝えるだけで不正を行う人が大幅に減ることが知られている。
【００９０】
また、保険金申請時以外にもウェアラブルバイタルセンサをマイクロチップと同じように個体識別ＩＤ機器として使ってもよい。この場合には、取り外しが発生した際に元の個体に装着されているかの検知処理が必要である。図３４を用いてこのための処理を説明する。
【００９１】
ここでは首輪型ウェアラブルバイタルセンサを仮定する。最初にウェアラブル機器の脱着が発生したかどうかを検知Ｓ３４０１する。脱着については、例えば首輪を外したことを電気的に検知するスイッチを実装してもよいし、取得バイタルデータがとだえることで検知してもよい。
【００９２】
次に脱着したことを履歴として、保険加入者のスマートフォン１００１に表示する処理Ｓ３４０２を行う。画面の例を合わせて図３５に示す。このように、単に脱着履歴でもユーザに示すことによって不正抑制の効果が期待できる。
【００９３】
ウェアラブルバイタルセンサが再度取り付けられた時に、一定期間のバイタルデータを取得Ｓ３４０３する。このバイタルデータと過去に取得した自身のバイタルデータを比較Ｓ３４０４することで、同じ個体かどうかを識別する。類似性判定処理Ｓ３４０５を行い、同じ個体であれば同一個体として認証済み処理Ｓ３４０６を行う。違ったバイタルが出た場合には、同一個体の再認証処理Ｓ３４０７を行う。再認証処理は電話で確認、もしくは写真を送ってもらって認証をする。なお、同一個体であることが確認できればそれ以外の方法でもよい。
【００９４】
なお、バイタルセンサの情報から疾病予兆を検知して、保険対象者に診療勧奨を行ってもよい。診療勧奨を行う際には、図３６に示すように動物病院と提携してペット保険加入者に通知をする。
【００９５】
ペット保険加入者、及びペット２６０１はペット保険会社２６０２にバイタルデータ、及び保険料を支払う。ペット保険会社２６０２はペット保険加入者へ保険申請に応じて保険金の支払いを行う。これがペット保険会社の基本的な業務であるが、加入ペットが健康であればあるほど、加入者としてもよいことであるし、保険会社としても支払い保険金は削減できる。早期の疾病リスクが検知でき、診療勧奨を行い、加入者が動物病院２６０３に行くことができれば上記が実現できる。このための仕組みをバイタルセンサを用いて実現する。
【００９６】
処理の概要を最初に説明する。ペット保険加入者、及びペット２６０１から受信したバイタルデータと過去にすべての保険加入者の蓄積データから予測モデルを生成して、対象者の疾病リスクを検知する。疾病リスクの疑いが強い場合にはペット保険加入者、及びペット２６０１にペット保険会社２６０２が直接診療勧奨を行う。この際には、スマートフォンのアプリや電話などで通知する。疑いが強いが、判断ができない場合には、そのバイタルデータを動物病院２６０３に送付して動物病院側で確認依頼をする。もし動物病院側で疾病の疑いがつよいと判断した場合には、動物病院からペット保険加入者に診療勧奨を行う。この診療勧奨により、ペット保険加入者、及びペット２６０１が診療した医療費に関しては、通常の保険の負担割合よりも保険会社が負担量を増やして診療しやすいようにする。
【００９７】
システムの処理について図３６を用いて説明する。最初に、一定期間のバイタルデータから特徴抽出処理Ｓ３７０２を行う。一定期間は、処理量の観点から数日から数週間のレンジであるが、この幅に限る必要はない。特徴量は、平均値やピークのようなものから時間揺らぎや周波数成分などいくつかのバイタルデータの特徴量を抽出する。
【００９８】
次に疾病リスク予測モデルとこのバイタルデータ特徴量を比較Ｓ３７０１する。予測モデルは、図２８に示す蓄積データから生成する。各疾病に対応する各バイタルデータが蓄積されているので、それぞれの疾病別の蓄積バイタルデータから共通する特徴量を検知する。特徴量の検知には畳み込みや深層学習のような方法を用いてもよいし、数学的なフーリエ解析などの手法を用いてもよい。
【００９９】
疾病リスク予測モデルとバイタルデータの特徴量を比較Ｓ３７０３して、類似性がしきい値１以上であれば診療勧奨のステップに進む、低い場合にはモニタリングに戻る。
【０１００】
類似性が非常に高い場合、つまりしきい値２以上の類似性が判定Ｓ３７０４された場合には、ユーザへ保険会社から直接診療勧奨を行う（Ｓ３７０５）。類似性が小さい比較的小さいが疾病リスクの疑いが強い場合には、動物病院にバイタルデータの詳細を通知Ｓ３７０６する。この際には図３８のように、いくつかの最新のバイタルデータと通常時のバイタルデータを並べて送る。また、その疾病の候補を確度とともに動物病院側のスマートフォン１００１に送り提示する。
【０１０１】
動物病院側では、受信したバイタルデータを見て、病院側の判断でユーザへ診療勧奨を行う（Ｓ３７０７）。この際に、疑わしい場合には動物病院から加入者に電話をかけて、データを見ながら問診などを行い診療勧奨実施の有無を獣医から直接判断する。
【０１０２】
また、診療勧奨により受診した医療費に関しては図３９のように適用保険金が変わる。受信勧奨を受けて受診した医療費に関しては保険金を割増処理Ｓ３９０２する。受診勧奨ではなく病院を受診した場合には、通常通りの保険料支払いＳ３９０３となる。図４０のようにユーザへもその旨を通知することで診療勧奨による受診率を高める効果がある。また、診療勧奨がない場合に不用意に診療に行くこともわずかに減るため、保険金の支払い額の削減も期待できる。
【０１０３】
なお、ペット向けのバイタルデバイスは上記で説明したもの以外でもよい。例えば、体温計でもよいし、体重や血圧のようなものでもよい。また、バイタルデータ以外の環境データを使ってもよい。たとえば、室温や湿度のような情報をバイタルデータの１つとして使ってもよい。
【０１０４】
なお、以上の処理はペット向けのサービスとして提示したが、人間に適用してもよい。この場合には、ペット保険会社が医療保険会社に、加入者がペットではなく人間、動物病院が人間用の病院に変わり、バイタルデバイス等も人間用のバイタルデバイスに置き換わる。
【産業上の利用可能性】
【０１０５】
本開示によれば、ペットへのデバイスの重さの負担を軽減できるペット向けリード型バイタル計測装置を提供できるので、ペットの健康を管理する技術分野において有用である。
【符号の説明】
【０１０６】
１０１  リード
１０２  活動量計本体
１０３  バッテリ
１０４  首輪
２０１  電源部
２０２  リード引力センサ
２０３  加速度センサ
２０４  通信部
２０５  リードテンション検出部
２０６  歩数算出部
２０７  犬負荷検出部
２０８  運動カロリ計算部
２０９  外部通信・表示部
Ｓ３０１  センサデータ読み出し処理
Ｓ３０２  リードテンション検出処理
Ｓ３０３  検出テンションしきい値比較処理
Ｓ３０４  固定モデル歩数算出処理
Ｓ３０５  浮遊モデル歩数算出処理
Ｓ３０６  表示処理（歩数）
Ｓ４０３  負荷検出処理
Ｓ４０４  運動カロリ計算処理
Ｓ４０５  表示処理（カロリ）
Ｓ７０１  ピーク軸抽出処理
Ｓ７０２  平滑化処理
Ｓ７０３  ピーク検出処理
Ｓ７０４  歩行判定処理
Ｓ９０１  重ね合わせ処理
Ｓ９０２  平滑化処理
Ｓ９０３  ピーク検出処理
Ｓ９０４  非固定補正処理
Ｓ９０５  歩行判定処理
１００１  スマートフォン
１００２  クラウドサーバ
１２０１  活動量計（バッテリ一体型）
１４０１  電源コネクタ（オス）
１４０２  電源コネクタ（メス）
１４０３  電源コネクタリング
１４０４  電源コネクタリング受け
１５０１  ペット用ベッド
１５０２  送信アンテナ
１５０３  受信アンテナ
１５０４  重量センサ
１６０１  通信部
１６０２  送信波発生部
１６０３  アンテナ切り替え部
１６０４  ドップラ処理部
１６０５  重量検知部
１６０６  制御部
１６０７  電源部
Ｓ１７０１  重量検知処理
Ｓ１７０２  重量判定処理
Ｓ１７０３  分布検知処理
Ｓ１７０４  アンテナ切り替え処理
Ｓ１７０５  レーダ駆動処理  
Ｓ１７０６  バイタル検出処理
Ｓ１７０７  表示処理
２１０１  マットデバイス
２１０２  ペット食器皿
２２０１  圧力センサ
２２０２  通信部
２２０３  圧力分布計算部
２２０４  しきい値判定部
２２０５  個人認識部
２２０６  重量検知部
２２０７  制御部
２２０８  電源部
Ｓ２３０１  重量検知処理
Ｓ２３０２  第一しきい値判定処理
Ｓ２３０３  個体識別処理
Ｓ２３０４  判定処理
Ｓ２３０５  ペットフード量検知処理
Ｓ２３０６  通信・表示処理
２５０１  振動センサ
２５０２  重量センサ
２５０３  食品成分センサ
２５０４  近赤分光装置
２６０１  ペット保険加入者、及びペット
２６０２  ペット保険会社
２６０３  動物病院
Ｓ２９０１  一定期間に対するバイタルデータ抽出処理
Ｓ２９０２  医療費予測モデルを用いた未来の医療費予測処理
Ｓ２９０３  健康ランク設定処理
Ｓ２９０４  ランクに合わせた翌年（翌月）保険料の決定処理
Ｓ２９０５  画面表示処理
Ｓ３１０１  犬種別の疾病リスク検出処理
Ｓ３１０２  疾病リスクの低下対策抽出処理
Ｓ３１０３  対象犬向けの健康プランユーザ提示処理
Ｓ３１０４  バイタルセンサデータ取得処理
Ｓ３１０５  プラン実行確認判定処理
Ｓ３１０６  保険料継続処理
Ｓ３１０７  保険料割増処理
Ｓ３３０１  診療疾病に対するバイタルデータ取得処理
Ｓ３３０２  診療疾病に対する疾病予測バイタルモデル抽出処理
Ｓ３３０３  類似性判定処理
Ｓ３３０４  保険金支払い処理
Ｓ３３０５  オペレータへ確認依頼処理  
Ｓ３３０６  オペレータからの確認判定入力処理（判定はオペレータが実施）
Ｓ３３０７  保険金支払い取り消し処理
Ｓ３４０１  脱着判定処理
Ｓ３４０２  脱着履歴の画面表示処理
Ｓ３４０３  一定期間のバイタルデータ取得処理
Ｓ３４０４  一定期間とのバイタルデータ比較処理
Ｓ３４０５  類似性判定処理
Ｓ３４０６  同一個体の認証済み発行処理
Ｓ３４０７  再認証処理
Ｓ３７０１  一定期間に対するバイタルデータの特徴抽出処理
Ｓ３７０２  疾病リスク予測モデルとのバイタル比較処理
Ｓ３７０３  類似性の第一判定処理
Ｓ３７０４  類似性の第二判定処理
Ｓ３７０５  診療勧奨通知処理
Ｓ３７０６  動物病院へのデータ転送処理
Ｓ３７０７  診療勧奨（病院側で実施）
Ｓ３９０１  診療勧奨による受診判定処理
Ｓ３９０２  申請医療費の支払い保険金割増処理
Ｓ３９０３  通常の保険金支払い処理
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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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２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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