(57)【要約】【課題】被検者の呼気に含まれるアンモニア濃度から、被検者の精神的な疲労度を推定することができる、疲労度推定装置、疲労度推定システム、及び、疲労度推定方法を提供する。【解決手段】疲労度推定装置は、呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に応じて抵抗値が変化する臭化第一銅膜を有するガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータを取得する濃度取得部と、作業量と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する作業量を取得する作業量取得部と、作業量と精神的な疲労度との関係を表すデータから、前記作業量取得部によって取得された作業量に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する疲労度推定部とを含む。【選択図】図１
2018175378.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に応じて抵抗値が変化する臭化第一銅膜を有するガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータを取得する濃度取得部と、
作業量と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する作業量を取得する作業量取得部と、
作業量と精神的な疲労度との関係を表すデータから、前記作業量取得部によって取得された作業量に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する疲労度推定部と
を含む、疲労度推定装置。
【請求項２】
前記作業量と前記アンモニアガスの濃度との関係を表すデータは、複数の作業量に対する複数のアンモニアガスの濃度のデータを格納する第１データベースであり、
前記作業量と前記疲労度との関係を表すデータは、前記複数の作業量に対する複数の精神的な疲労度のデータを格納する第２データベースであり、
前記作業量取得部は、前記第１データベースから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する作業量を取得し、
前記疲労度推定部は、前記第２データベースから、前記作業量取得部によって取得された作業量に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する、請求項１記載の疲労度推定装置。
【請求項３】
前記作業量と前記アンモニアガスの濃度との関係を表すデータは、複数の作業量に対する複数のアンモニアガスの濃度に対して当て嵌めた第１回帰曲線を表すデータであり、
前記作業量と前記疲労度との関係を表すデータは、前記複数の作業量に対する複数の精神的な疲労度に対して当て嵌めた第２回帰曲線を表すベースであり、
前記作業量取得部は、前記第１回帰曲線を表すデータから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する作業量を取得し、
前記疲労度推定部は、前記第２回帰曲線を表すデータから、前記作業量取得部によって取得された作業量に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する、請求項１記載の疲労度推定装置。
【請求項４】
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に応じて抵抗値が変化する臭化第一銅膜を有するガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータを取得する濃度取得部と、
精神的な疲労度と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する疲労度推定部と
を含む、疲労度推定装置。
【請求項５】
精神的な疲労度と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータは、複数の精神的な疲労度に対応する複数のアンモニア濃度を表すデータを格納するデータベースであり、
前記疲労度推定部は、前記データベースから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する、請求項４記載の疲労度推定装置。
【請求項６】
精神的な疲労度と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータは、複数の精神的な疲労度に対応する複数のアンモニア濃度に対して当て嵌めた回帰曲線を表すデータを格納するデータベースであり、
前記疲労度推定部は、前記回帰曲線を表すデータから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する、請求項４記載の疲労度推定装置。
【請求項７】
前記アンモニアガスの濃度は、所定の作業を行った後の呼気に含まれるアンモニアガスの濃度を、前記所定の作業を行う前の呼気に含まれるアンモニアガスの濃度で除算した値若しくは当該値の逆数で表される、又は、所定の作業を行った後の呼気に含まれるアンモニアガスの濃度から、前記所定の作業を行う前の呼気に含まれるアンモニアガスの濃度を減算した値で表され、
前記濃度取得部は、前記所定の作業を行った後に前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を、前記所定の作業を行う前に前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度で除算した値若しくは当該値の逆数を表すデータを前記アンモニア濃度を表すデータとして取得する、又は、前記所定の作業を行った後に前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度から、前記所定の作業を行う前に前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を減算した値を表すデータを前記アンモニア濃度を表すデータとして取得する、請求項１乃至６のいずれか一項記載の疲労度推定装置。
【請求項８】
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に応じて抵抗値が変化する臭化第一銅膜を有するガスセンサと、
前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータから、前記被検者の精神的な疲労度を推定する疲労度推定装置とを含む、疲労度推定システムであって、
前記疲労度推定装置は、
前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータを取得する濃度取得部と、
作業量と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する作業量を取得する作業量取得部と、
作業量と精神的な疲労度との関係を表すデータから、前記作業量取得部によって取得された作業量に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する疲労度推定部と
を有する、疲労度推定システム。
【請求項９】
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に応じて抵抗値が変化する臭化第一銅膜を有するガスセンサと、
前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータから、前記被検者の精神的な疲労度を推定する疲労度推定装置とを含む、疲労度推定システムであって、
前記疲労度推定装置は、
前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータを取得する濃度取得部と、
精神的な疲労度と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する疲労度推定部と
を有する、疲労度推定システム。
【請求項１０】
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に基づいて被検者の精神的疲労度を推定する方法であって、
コンピュータが、
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に応じて抵抗値が変化する臭化第一銅膜を有するガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータを取得し、
作業量と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータから、前記取得したアンモニア濃度に対応する作業量を取得し、
作業量と精神的な疲労度との関係を表すデータから、前記取得した作業量に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する、疲労度推定方法。
【請求項１１】
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に基づいて被検者の精神的疲労度を推定する方法であって、
コンピュータが、
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に応じて抵抗値が変化する臭化第一銅膜を有するガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータを取得し、
精神的な疲労度と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータから、前記取得したアンモニア濃度に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する、疲労度推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、疲労度推定装置、疲労度推定システム、及び、疲労度推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、健康管理システムは、被験者の呼気に含まれる特定のガス成分の濃度を検出して各種の外部機器に指令信号を送信するリモコンと、リモコンからの指令信号を受信して運転モードを変更する外部機器（照明器具、空調機器、音響機器、マッサージチェア、アロマ芳香器等）とを含む。リモコンは、疲労又は緊張状態に対応する特定ガス成分の濃度がしきい値よりも高いと、外部機器に通常モードからリラックスモードへ運転モードを変更する指令信号を送信する。外部機器はその指令信号に基づいてリラックスモードへ運転モードを切替える（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−０２２５５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、従来の健康管理システムは、利用者の精神的な疲労度を導出することを行っていない。
【０００５】
そこで、被検者の呼気に含まれるアンモニア濃度から、被検者の精神的な疲労度を推定することができる、疲労度推定装置、疲労度推定システム、及び、疲労度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】
【０００６】
本発明の実施の形態の疲労度推定装置は、呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に応じて抵抗値が変化する臭化第一銅膜を有するガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータを取得する濃度取得部と、作業量と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する作業量を取得する作業量取得部と、作業量と精神的な疲労度との関係を表すデータから、前記作業量取得部によって取得された作業量に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する疲労度推定部とを含む。
【発明の効果】
【０００７】
被検者の呼気に含まれるアンモニア濃度から、被検者の精神的な疲労度を推定することができる、疲労度推定装置、疲労度推定システム、及び、疲労度推定方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態のガスセンサ１００を示す図である。
【図２】ガスセンサ１００を含む疲労度推定システム５００を示す図である。
【図３】作業量に対する最大主観疲労度の分布の一例を示す図である。
【図４】作業量に対するアンモニア濃度の分布の一例を示す図である。
【図５】作業量に対する最大主観疲労度の分布を表すデータベースと、作業量に対するアンモニア濃度の分布を表すデータベースとを示す図である。
【図６】疲労度推定方法の処理を示すフローチャートである。
【図７】作業量に対するアンモニア濃度（規格化した値の逆数）の分布を示す図である。
【図８】作業量に対するアンモニア濃度の分布の他の例を示す図である。
【図９】最大主観疲労度に対するアンモニア濃度の分布の一例を示す図である。
【図１０】疲労度管理システム８００を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の疲労度推定装置、疲労度推定システム、及び、疲労度推定方法を適用した実施の形態について説明する。
【００１０】
＜実施の形態＞
呼気中のアンモニア濃度は、血中アンモニア濃度と相関があり、血中アンモニア濃度は、脳にかかる負荷によって変化する。その概略は、以下の通りである。
【００１１】
脳内では、ニューロンにおける信号伝達に、グルタミンから作られるグルタミン酸と、アンモニアが利用されている。しかし、グルタミン酸とアンモニアがニューロンに残っていると、神経の興奮状態が収まらないため、ニューロンを包むグレア細胞でこれらを回収し、再びグルタミンとして血液に送ることで、脳内のアンモニア濃度を概ね一定に保っている。グルタミン酸とアンモニアからグルタミンを合成するために必要なエネルギーは、ブドウ糖から作られる。脳に過大な負荷がかかり、ニューロンでのアンモニア産生が盛んになって、ブドウ糖からのエネルギー産生が間に合わなくなると、グルタミン酸からα-ケトグルタル酸を作り、エネルギー源とする。この際にアンモニアが生成する。また、アンモニアを回収するために必要なグルタミン酸が不足する場合には、グルタミンからグルタミン酸が作られ、この際にもアンモニアが生成する。つまり、脳内の神経機能を維持するために、神経細胞の周囲で大量のアンモニアが発生することになる。
【００１２】
ただし、ここで生成したアンモニアが直ちに血液に排出されるとは限らない。例えば、神経細胞からのアンモニアの排出が捗らないことが原因で、神経機能の低下が著しくなり、それが精神的な疲労ないし精神的なストレスとして自覚される場合も考えられる。
【００１３】
そこで、脳に適当な負荷を課す作業を行い、その後に呼気中アンモニア濃度の測定を行うことで、精神的な疲労の程度と、呼気中アンモニア濃度変化との関係を明らかにする必要がある。この場合は、回復の途中で測定を行うことになるため、作業前と比較して、作業後の呼気中アンモニア濃度が上昇するとは限らず、また、被検者がその作業を得意としているかどうかで、同様の作業を行った場合の呼気中アンモニア濃度変動は異なるものになる。
【００１４】
上記のとおり、脳のストレス状態と、呼気中アンモニア濃度との関係は、必ずしも単純なものではないことが予想できる。
【００１５】
発明者らは、上記の問題点を、負荷作業の量と呼気中アンモニア濃度とによって構築される、二次元空間における相関関係を用いることで、解決可能であることを見出した。具体的には、一定時間内にこなした負荷作業の量と、精神的な疲労度（疲労）の程度との間に見られる相関関係と、負荷作業の量と呼気中アンモニアの、作業前の濃度に対する作業後の濃度の比の逆数との間に見られる相関関係は、類似したものであることを見出した。
【００１６】
従って、後者の相関関係を用いる事で、呼気中アンモニア濃度から、作業によって受けた精神的な疲労度を推定できる。さらに、普段示されている相関関係からの逸脱があれば、これを用いて異常なストレス状態を推定することが可能である。
【００１７】
なお、作業によって変化する呼気中アンモニア濃度変化から推定される、精神的な疲労度が下方に逸脱する傾向が続いた場合、測定被検者がその作業に慣れて、作業効率が向上したものと判断して、作業量に対する精神的な疲労度の程度を下方に修正する機能を備えるよう構成してもよい。
【００１８】
脳に対する負荷作業としては、広く一般に適用しやすいという点で、単純な計算問題を用いることが好適である。しかし、肉体疲労を伴わずに、精神的な疲労状態を生じせしめる性質をもった作業であれば、特に制限なく適用可能である。
【００１９】
図１は、実施の形態のガスセンサ１００を示す図である。ガスセンサ１００は、筐体１０１、呼気導入口１０２Ａ、排出口１０２Ｂ、マウスピース１１０、センサ１３０、除湿剤１４０、情報処理部１５０を含む。
【００２０】
筐体１０１は、ハンディタイプのガスセンサ１００の筐体であるため、利用者が片手で持つことができる程度の大きさを有する。筐体１０１の外形は、利用者が持ちやすい形状であれば、直方体状、柱状、又は円筒状等、どのような形状であってもよい。筐体１０１は、例えば、樹脂製又は金属製である。
【００２１】
筐体１０１は、乾燥室１０１Ａと測定室１０１Ｂと仕切壁１０１Ｃを有する。筐体１０１の内部空間は、乾燥室１０１Ａと測定室１０１Ｂは、仕切壁１０１Ｃによって２つの空間に分けられている。
【００２２】
筐体１０１にはマウスピース１１０が取り付けられている。マウスピース１１０は、被検者（ガスセンサ１００の利用者）が呼気を吹き込む際に口で咥える部分であり、一例として円筒状の部材である。マウスピース１１０は、連通孔１１１及び側孔１１２を有する。連通孔１１１は、円筒形状の一端から他端まで連通しており、筐体の吹込口１０１Ａ１に通じている。側孔１１２は、連通孔１１１の途中から分岐して円筒形状の側面まで通じており、呼気がマウスピース１１０に当たって結露することによって生じる水分を除去するために設けられている。
【００２３】
乾燥室１０１Ａは、吹込口１０１Ａ１によってマウスピース１１０と連通しており、仕切壁１０１Ｃには連絡口１０１Ｄが設けられている。連絡口１０１Ｄは、乾燥室１０１Ａと測定室１０１Ｂを連絡（連通）している。乾燥室１０１Ａには、除湿剤１４０が配置され、呼気に含まれる水分を除去する。
【００２４】
測定室１０１Ｂの内部には、センサ１３０と情報処理部１５０が設けられている。センサ１３０は、臭化第一銅（ＣｕＢｒ）膜を用いたセンサであり、測定室１０１Ｂに導入される呼気に含まれる可能性があるアンモニアを検出するために設けられている。臭化第一銅は、アンモニア（ＮＨ３）ガスを吸着するため、センサ１３０は、アンモニア雰囲気下で抵抗値が変化する。センサ１３０は、ガス感応素子の一例である。
【００２５】
センサ１３０は、支持基板の上に、２つの電極と、２つの電極に跨る臭化第一銅膜とを成膜したものである。支持基板は、例えば、熱酸化膜が形成されたＳｉウェハであり、２つの電極は、例えば、Ａｕ（金）／Ｐｔ（白金）／Ｔｉ（チタン）をそれぞれ５０ｎｍ／５０ｎｍ／１０ｎｍの厚さで積層した電極である。また、センサ膜としての臭化第一銅膜の厚さは、例えば、５００ｎｍである。２つの電極は、情報処理部１５０に接続される。
【００２６】
センサ１３０は、臭化第一銅膜に所定の電圧（例えば、２Ｖ）を印加し、臭化第一銅膜に流れる電流値に基づいて臭化第一銅膜の抵抗値を検出する。センサ１３０が検出する抵抗値を表すデータは、情報処理部１５０に伝送される。センサ１３０は、抵抗値を表すデータの代わりに、臭化第一銅膜に流れる電流値を表すデータを情報処理部１５０に伝送してもよい。
【００２７】
センサ１３０は、Ｐ型半導体である臭化第一銅にアンモニア分子が可逆的に吸着・脱離する性質を利用し、呼気センサ用に臭化第一銅の組成や膜厚を最適化したセンサデバイスである。アンモニアの吸着で銅のキャリア濃度が変化することで、電極間の電気抵抗が変化する現象を利用している。センサ１３０は、呼気に多く含まれるガスの一つであるアセトンに対して、２５００倍の感度差で、１０ｐｐｂからアンモニアだけを区別した計測が可能である。
【００２８】
除湿剤１４０は、例えば、固形で粒状の酸化カルシウムを樹脂容器等に詰めたものである。図１には粒状の酸化カルシウムを丸で示す。除湿剤１４０は、乾燥室１０１Ａの内部の空気に含まれる水分を除湿し、センサ１３０の臭化第一銅膜に結露が生じないようにするために設けられている。
【００２９】
情報処理部１５０は、センサ１３０の抵抗値を検出し、抵抗値の時間的な変化度合（変化率）に基づいて、呼気に含まれる可能性があるアンモニアガスの濃度を計測する。情報処理部１５０は、計測部の一例である。
【００３０】
図２は、ガスセンサ１００を含む疲労度推定システム５００を示す図である。図２では、ガスセンサ１００を簡略化し、センサ１３０と情報処理部１５０のみを示す。疲労度推定システム５００は、ガスセンサ１００と疲労度推定装置２００とを含む。
【００３１】
疲労度推定装置２００は、ＣＰＵ(Central  Processing  Unit)、ＲＡＭ(Random  Access  Memory)、ＲＯＭ(Read  Only  Memory)、及びＨＤＤ(Hard  Disk  Drive)等を含むコンピュータである。疲労度推定装置２００は、入力部２１０、制御部２２０、ＤＢ(Data  Base)２３０、ディスプレイ２４０を含む。
【００３２】
入力部２１０は、コンピュータにデータを入力する部分であり、例えば、キーボード又はマウス等である。
【００３３】
制御部２２０は、濃度取得部２２１、作業量取得部２２２、疲労度推定部２２３を有する。濃度取得部２２１、作業量取得部２２２、疲労度推定部２２３は、制御部２２０が実行するプログラム（疲労度推定プログラム）の機能（ファンクション）を機能ブロックとして表したものである。また、制御部２２０が疲労度推定プログラムを実行することによって行われる精神的な疲労度を推定する方法は、疲労度推定方法である。
【００３４】
ＤＢ２３０は、制御部２２０が疲労度推定プログラムを実行するにあたって必要なデータが格納されている。このようなデータの一部については、図３及び図４を用いて後述する。ディスプレイ２４０は、制御部２２０によって推定される精神的な疲労度を表す情報等を表示する。ディスプレイ２４０は、液晶等を用いたモニタ（表示部）である。
【００３５】
図３は、作業量に対する最大主観疲労度の分布の一例を示す図である。図３は、９人の被検者に所定の作業として数学の計算問題を解く作業を行ってもらい、問題を解いた１５分後（作業終了から１５分後）に各被験者が決めた精神的な疲労度をグラフ化したものであり、実験結果を表す。ここでは、作業量とは、数学の問題を解いた数である。また、各被験者が数学の問題を解いた後に決めた複数の精神的な疲労度のうちの最大値を最大主観疲労度と称す。数学の問題を解いた後に決めた複数の精神的な疲労度は、問題を解く作業の終了直後、終了から１５分後、及び、終了から３０分後の３回にわたって被検者に、１０センチメートルの直線上に、その時の疲労の程度に相当する位置に印を記入する様式で申告して貰い、３つの疲労度のうちの最大値を最大主観疲労度とした。疲労を感じていない場合は０センチメートル、疲労が最大の場合は１０センチメートルである。また、図３において、横軸は、図３と同様に被検者が行う作業量（単位なし）を時間で表す。縦軸は最大主観疲労度（単位なし）を示す。
【００３６】
図３に示すように、作業量が約５００のＡ群（３人）の被検者は、最大主観疲労度が比較的高い（約２０、約２６、約３５）集団である。Ａ群の３人は、数学の問題を解くのが不得意で、作業量が少なくても最大主観疲労度が高い被検者である。
【００３７】
Ｂ群（３人）の被検者は、作業量が約１０００〜約１３００であり、最大主観疲労度が比較的低い（約５、約１２、約１３）集団である。Ｂ群の３人は、数学の問題を解くのが得意で、作業量が多くても最大主観疲労度が低い被検者である。
【００３８】
Ｃ群（３人）の被検者は、作業量が約９００〜約１６００であり、最大主観疲労度がＢ群よりは高い（約１７、約２３、約２４）集団である。Ｃ群の３人は、数学の問題を解くのが得意だが、Ｂ群よりも最大主観疲労度が高い被検者である。
【００３９】
このような傾向は、数学の問題を解く場合に限らず、被検者が頭脳を利用して様々な処理を行う場合に見られるものである。
【００４０】
図４は、作業量に対するアンモニア濃度の分布の一例を示す図である。図４は、図３の特性を得た９人の被検者について、図３の特性を取得するために数学の問題を解く作業を行う直前（作業直前）と作業終了の１５分後とにガスセンサ１００でアンモニア濃度を計測することによって得た結果を示す。図４における縦軸は、作業終了の１５分後のアンモニア濃度を、作業直前のアンモニア濃度で除算して規格化したアンモニア濃度である。
【００４１】
このため、図４にＡ群、Ｂ群、Ｃ群は、図３に示すＡ群、Ｂ群、Ｃ群と等しく、各被験者の作業量も図３に示す作業量と等しい。
【００４２】
図４に示すように、Ａ群は、規格化したアンモニア濃度が約０．８、約１．３、約１．５であった。Ｂ群は、規格化したアンモニア濃度が約０．８、約１．１、約１．３であった。Ｃ群は、規格化したアンモニア濃度が約０．９、約１．６、約１．８であった。
【００４３】
ここで、図３及び図４には、９人分の実験結果を示すが、さらに多くの多数の被検者に作業を行わせて、作業量に対する最大主観疲労度の分布と作業量に対するアンモニア濃度の分布とを得れば、図３及び図４にＡ群、Ｂ群、Ｃ群を囲む破線の楕円を埋めるような多くの測定結果が得られる。
【００４４】
そして、精神的な疲労度を測定（推定）したい被検者が、ガスセンサ１００で呼気に含まれるアンモニア濃度を測定し、測定したアンモニア濃度に対応する作業量を図４の特性で求め、図４の特性から求めた作業量に図３の特性で対応する最大主観疲労度を求めれば、自己の精神的な疲労度の推定値を得ることができる。
【００４５】
このため、作業量に対する最大主観疲労度の分布（図３参照）と、作業量に対するアンモニア濃度の分布（図４参照）とを表すデータベースをＤＢ２４０に格納しておけば、制御部２３０は、ガスセンサ１００で測定された被検者の呼気に含まれるアンモニア濃度に対応する作業量を図４に対応するデータベースから求め、求めた作業量に図３に対応するデータベースから最大主観疲労度を求めれば、被検者の精神的な疲労度の推定値を得ることができる。
【００４６】
図５は、作業量に対する最大主観疲労度の分布を表すデータベース（図５（Ａ））と、作業量に対するアンモニア濃度の分布を表すデータベース（図５（Ｂ））とを示す図である。図５（Ａ）、（Ｂ）において、各行のデータは、互いに関連付けられている。
【００４７】
図５（Ａ）には、作業量と最大主観疲労度に加えて、さらに群のデータ（Ａ群、Ｂ群、Ｃ群のいずれかを表すデータ）を関連付けたデータベースを示すが、群のデータを含まなくてもよい。これは、図５（Ｂ）に示すデータベースも同様である。
【００４８】
なお、図５（Ａ）、（Ｂ）には、９人分の作業量に対する最大主観疲労度と、９人分の作業量に対するアンモニア濃度とを示すが、さらに多くの被検者についての作業量に対する最大主観疲労度のデータと、作業量に対するアンモニア濃度のデータとを格納すればよい。
【００４９】
以下では、作業量に対する最大主観疲労度の分布を表すデータベース（図５（Ａ））を疲労度データベースと称し、作業量に対するアンモニア濃度の分布を表すデータベース（図５（Ｂ））を濃度データベースと称す。
【００５０】
図６は、疲労度推定方法の処理を示すフローチャートである。処理をスタートさせる際に、被検者はガスセンサ１００に呼気を吹き込み、ガスセンサ１００は抵抗値を測定する。
【００５１】
濃度取得部２２１は、ガスセンサ１００からアンモニア濃度を取得する（ステップＳ１）。ここでは、ガスセンサ１００の情報処理部１５０がセンサ１３０の抵抗値の時間的な変化度合（変化率）をアンモニア濃度に換算し、濃度取得部２２１がガスセンサ１００からアンモニア濃度を取得する形態について説明する。しかしながら、アンモニア濃度への換算は、濃度取得部２２１が行ってもよい。すなわち、ガスセンサ１００が抵抗値の時間的な変化度合（変化率）を表すデータを濃度取得部２２１に転送し、濃度取得部２２１が転送された抵抗値の時間的な変化度合（変化率）を表すデータをアンモニア濃度に換算すればよい。
【００５２】
次いで、作業量取得部２２２は、濃度データベース（図５（Ｂ））を参照し、ステップＳ１で取得されたアンモニア濃度に一致するアンモニア濃度に関連付けられた作業量を取得する（ステップＳ２）。このとき、ステップＳ１で取得されたアンモニア濃度に一致するアンモニア濃度が存在しない場合は、最も近いアンモニア濃度に関連付けられた作業量を取得してもよい。
【００５３】
次いで、疲労度推定部２２３は、疲労度データベース（図５（Ａ））を参照し、ステップＳ２で取得した作業量に一致する作業量に関連付けられた最大主観疲労度を取得する（ステップＳ３）。このとき、ステップＳ２で取得した作業量に一致する作業量が存在しない場合は、最も近い作業量に関連付けられた最大主観疲労度を取得してもよい。
【００５４】
以上により、被検者の精神的な疲労度を表す最大主観疲労度が得られる（エンド）。
【００５５】
以上、実施の形態の疲労度推定装置２００、疲労度推定システム５００、及び、疲労度推定方法によれば、被検者がガスセンサ１００に呼気を吹き込むことによって得られるアンモニア濃度に濃度データベース内で関連付けられた作業量を取得し、取得した作業量に疲労度データベース内で関連付けられた最大主観疲労度を取得することができる。このようにして得られる最大主観疲労度は、被検者の精神的な疲労度の推定値である。
【００５６】
従って、被検者の呼気に含まれるアンモニア濃度から、被検者の精神的な疲労度を推定することができる、疲労度推定装置２００、疲労度推定システム５００、及び、疲労度推定方法を提供することができる。
【００５７】
上述の通り、健康な状態において知的負荷がかかる作業を行った場合、脳にかかる負荷の強さ、すなわち精神的な疲労度（精神的ストレス）と、呼気中アンモニア濃度の作業前の濃度に対する作業後の濃度の比の逆数との間には、相関関係がある。ただし、作業が苦手で単位時間当たりの作業量が低い人と、作業をこなす能力が高くてもストレスを強く感じる人、及び作業が得意で大量にこなしても苦にならない人では、それぞれ示す挙動が異なる。
【００５８】
このため、健康状態が良好な平静状態において、複数の作業時間について、作業量と呼気中アンモニア濃度との関係を記録し、当人の正常状態を示す、参照データとして用いる。そして、参照データと比較して、傾きがより大きい側に測定結果が逸脱していた場合には、ストレスが過大で脳が疲労しやすくなっていると推定することができる。
【００５９】
また、作業と呼気中アンモニア濃度測定を、起床直後の安静時に行い、その結果を記録することで、ストレスが蓄積しているかどうかを推定することが可能である。すなわち、測定結果が通常の傾きよりも高い側に逸脱を続ける傾向がある場合、睡眠でも除けない程度にストレスが蓄積していると推定することができる。
【００６０】
上述の参照データと、測定された呼気中アンモニア濃度とを対照させることで、負荷作業を行うことなく、現在の精神的なストレスの度合（精神的な疲労度）を推定することができる。すなわち、呼気中アンモニア濃度が上記プロットのどの位置に相当するかを判定することで、どの程度の作業を行った状態に相当するストレスを受けているのかを推定することができる。
【００６１】
また、ガスセンサ１００を用いた呼気の分析は、血液検査等と異なる非侵襲な手段であり、呼気を１０秒程度センサーに吹き込むだけで終了するものであるため、人体に対する負担も非常に低い。また、精神的な疲労が過度に蓄積している場合には、疲労を自覚できなくなる場合もあるため、疲労度推定装置２００を用いる事で、本人に疲労状態を自覚させることができ、例えば、休暇の取得を促すことが可能となる。
【００６２】
なお、以上では、図３と図４に示す作業量に対する最大主観疲労度の分布と作業量に対するアンモニア濃度の分布とを表す疲労度データベース（図５（Ａ）参照）と濃度データベース（図５（Ｂ）参照）とを用いて、被検者の精神的な疲労度の推定値としての最大主観疲労度を取得する形態について説明した。
【００６３】
しかしながら、図３と図４に示す作業量に対する最大主観疲労度の分布と作業量に対するアンモニア濃度の分布とに対して回帰曲線を当て嵌めることができる場合には、疲労度データベース（図５（Ａ）参照）と濃度データベース（図５（Ｂ）参照）とを用いる代わりに、回帰曲線を表すデータを用いてもよい。
【００６４】
そして、作業量に対するアンモニア濃度の分布を表す回帰曲線から、被検者がガスセンサ１００に呼気を吹き込むことによって得られるアンモニア濃度に対応する作業量を取得し、作業量に対する最大主観疲労度の分布を表す回帰曲線から、取得した作業量に対応する最大主観疲労度を取得すればよい。
【００６５】
また、以上では、各被験者が作業後に決めた複数の精神的な疲労度のうちの最大値を最大主観疲労度とし、最大主観疲労度を用いる形態について説明したが、作業後に決める精神的な疲労度は１つであってもよい。このようにして求めた精神的な疲労度を最大主観疲労度の代わりに用いてもよい。
【００６６】
また、以上では、図４に示す作業量に対するアンモニア濃度の分布において、作業終了の１５分後のアンモニア濃度を、作業直前のアンモニア濃度で除算して規格化したアンモニア濃度を縦軸に用いる形態について説明した。
【００６７】
しかしながら、図７に示すように、縦軸の値は、作業終了の１５分後のアンモニア濃度を、作業直前のアンモニア濃度で除算して得る値の逆数であってもよい。図７は、作業量に対するアンモニア濃度（規格化した値の逆数）の分布を示す図である。
【００６８】
例えば、アンモニア濃度に回帰曲線を当て嵌めて作業量を求める場合に、逆数の方が回帰曲線を当て嵌めやすいような場合には、このように規格化したアンモニア濃度の逆数を用いてもよい。
【００６９】
また、例えば、ガスセンサ１００で測定したアンモニア濃度から作業量を求める際に、複数のアンモニア濃度に対して１つの作業量が該当する場合には、次のようにすればよい。図８は、作業量に対するアンモニア濃度の分布の他の例を示す図である。図８では、縦軸のアンモニア濃度は、作業直後にガスセンサ１００で測定した値から、作業前に測定した値を引いた差分（ｐｐｂ）で表す。また、図９は、最大主観疲労度に対するアンモニア濃度の分布の一例を示す図である。図９は、図８に示すアンモニア濃度が検出された被検者の最大主観疲労度に対するアンモニア濃度の分布を表したものであり、縦軸の値は図８と等しい。
【００７０】
例えば、図８に示すように、５００の作業量に対して３つのアンモニア濃度（−１００、−１０、６０）が存在する場合には、被検者の精神的な疲労度が変化してアンモニア濃度が変化しても、アンモニア濃度に対応する作業量が変わらないことになり、図３に示す疲労度データベースから被検者の精神的な疲労度を一義的に取得することが困難になる。
【００７１】
このような場合には、図９に示すように、最大主観疲労度に対するアンモニア濃度の分布を用いればよい。より具体的には、図９に示すような最大主観疲労度に対するアンモニア濃度の分布を表すテーブル形式のデータ（データベース）を用意しておき、作業直後にガスセンサ１００で測定したアンモニア濃度から、作業前にガスセンサ１００で測定したアンモニア濃度を引いた差分(ppb)のアンモニア濃度に対応する最大主観疲労度を求めればよい。
【００７２】
図９では、最大主観疲労度が２０でアンモニア濃度が−１０ｐｐｂ、最大主観疲労度が２５でアンモニア濃度が６０ｐｐｂ、最大主観疲労度が５３でアンモニア濃度が−１００ｐｐｂである。
【００７３】
このような最大主観疲労度に対するアンモニア濃度の分布を用いて、ガスセンサ１００で測定したアンモニア濃度（作業前と作業直後の差分）に対応する最大主観疲労度を求めればよい。
【００７４】
従って、ガスセンサ１００で測定したアンモニア濃度から作業量を求める際に、複数のアンモニア濃度に対して１つの作業量が該当する場合には、最大主観疲労度に対するアンモニア濃度の分布を用いれば、被検者の呼気に含まれるアンモニア濃度から、被検者の精神的な疲労度を推定することができる、疲労度推定装置２００、疲労度推定システム５００、及び、疲労度推定方法を提供することができる。
【００７５】
なお、複数のアンモニア濃度に対して１つの作業量が該当する場合には、図８に示すアンモニア濃度が検出された被検者の最大主観疲労度に対するアンモニア濃度の分布に回帰曲線を当て嵌めると曲線の傾きが縦軸と平行になるため、回帰曲線からアンモニア濃度に応じた作業量を一義的に取得することができない。しかしながら、図９に示す最大主観疲労度に対するアンモニア濃度の分布は、最大主観疲労度に対するアンモニア濃度の分布が縦一列に並んでいないため、図９に示す最大主観疲労度に対するアンモニア濃度の分布に対しては、回帰曲線を当て嵌めることができる。
【００７６】
従って、複数のアンモニア濃度に対して１つの作業量が該当する場合には、図９に示す最大主観疲労度に対するアンモニア濃度の分布に当て嵌めた回帰曲線を用いて、ガスセンサ１００で測定したアンモニア濃度から最大主観疲労度を求めることができる。
【００７７】
また、疲労度推定装置２００を利用して、次のようなシステムを構築してもよい。図１０は、疲労度管理システム８００を示す図である。図１０に示す疲労度推定装置２００Ａは、ネットワーク６００に接続可能な通信機を疲労度推定装置２００に追加した構成を有する。各利用者が有する疲労度推定装置２００Ａは、ネットワーク６００を介して疲労度管理サーバ７００にアクセスし、推定した疲労度を表すデータを疲労度管理サーバ７００に蓄積する。このようにすれば、多数の利用者の疲労度を疲労度管理サーバ７００に蓄積することができる。なお、各利用者の疲労度は、匿名で登録すればよい。
【００７８】
以上、本発明の例示的な実施の形態の疲労度推定装置、疲労度推定システム、及び、疲労度推定方法について説明したが、本発明は、具体的に開示された実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【００７９】
以上の実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に応じて抵抗値が変化する臭化第一銅膜を有するガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータを取得する濃度取得部と、
作業量と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する作業量を取得する作業量取得部と、
作業量と精神的な疲労度との関係を表すデータから、前記作業量取得部によって取得された作業量に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する疲労度推定部と
を含む、疲労度推定装置。
（付記２）
前記作業量と前記アンモニアガスの濃度との関係を表すデータは、複数の作業量に対する複数のアンモニアガスの濃度のデータを格納する第１データベースであり、
前記作業量と前記疲労度との関係を表すデータは、前記複数の作業量に対する複数の精神的な疲労度のデータを格納する第２データベースであり、
前記作業量取得部は、前記第１データベースから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する作業量を取得し、
前記疲労度推定部は、前記第２データベースから、前記作業量取得部によって取得された作業量に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する、付記１記載の疲労度推定装置。
（付記３）
前記作業量と前記アンモニアガスの濃度との関係を表すデータは、複数の作業量に対する複数のアンモニアガスの濃度に対して当て嵌めた第１回帰曲線を表すデータであり、
前記作業量と前記疲労度との関係を表すデータは、前記複数の作業量に対する複数の精神的な疲労度に対して当て嵌めた第２回帰曲線を表すベースであり、
前記作業量取得部は、前記第１回帰曲線を表すデータから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する作業量を取得し、
前記疲労度推定部は、前記第２回帰曲線を表すデータから、前記作業量取得部によって取得された作業量に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する、付記１記載の疲労度推定装置。
（付記４）
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に応じて抵抗値が変化する臭化第一銅膜を有するガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータを取得する濃度取得部と、
精神的な疲労度と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する疲労度推定部と
を含む、疲労度推定装置。
（付記５）
精神的な疲労度と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータは、複数の精神的な疲労度に対応する複数のアンモニア濃度を表すデータを格納するデータベースであり、
前記疲労度推定部は、前記データベースから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する、付記４記載の疲労度推定装置。
（付記６）
精神的な疲労度と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータは、複数の精神的な疲労度に対応する複数のアンモニア濃度に対して当て嵌めた回帰曲線を表すデータを格納するデータベースであり、
前記疲労度推定部は、前記回帰曲線を表すデータから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する、付記４記載の疲労度推定装置。
（付記７）
前記アンモニアガスの濃度は、所定の作業を行った後の呼気に含まれるアンモニアガスの濃度を、前記所定の作業を行う前の呼気に含まれるアンモニアガスの濃度で除算した値若しくは当該値の逆数で表される、又は、所定の作業を行った後の呼気に含まれるアンモニアガスの濃度から、前記所定の作業を行う前の呼気に含まれるアンモニアガスの濃度を減算した値で表され、
前記濃度取得部は、前記所定の作業を行った後に前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を、前記所定の作業を行う前に前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度で除算した値若しくは当該値の逆数を表すデータを前記アンモニア濃度を表すデータとして取得する、又は、前記所定の作業を行った後に前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度から、前記所定の作業を行う前に前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を減算した値を表すデータを前記アンモニア濃度を表すデータとして取得する、付記１乃至６のいずれか一項記載の疲労度推定装置。
（付記８）
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に応じて抵抗値が変化する臭化第一銅膜を有するガスセンサと、
前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータから、前記被検者の精神的な疲労度を推定する疲労度推定装置とを含む、疲労度推定システムであって、
前記疲労度推定装置は、
前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータを取得する濃度取得部と、
作業量と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する作業量を取得する作業量取得部と、
作業量と精神的な疲労度との関係を表すデータから、前記作業量取得部によって取得された作業量に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する疲労度推定部と
を有する、疲労度推定システム。
（付記９）
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に応じて抵抗値が変化する臭化第一銅膜を有するガスセンサと、
前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータから、前記被検者の精神的な疲労度を推定する疲労度推定装置とを含む、疲労度推定システムであって、
前記疲労度推定装置は、
前記ガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータを取得する濃度取得部と、
精神的な疲労度と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータから、前記濃度取得部によって取得されたアンモニア濃度に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する疲労度推定部と
を有する、疲労度推定システム。
（付記１０）
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に基づいて被検者の精神的疲労度を推定する方法であって、
コンピュータが、
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に応じて抵抗値が変化する臭化第一銅膜を有するガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータを取得し、
作業量と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータから、前記取得したアンモニア濃度に対応する作業量を取得し、
作業量と精神的な疲労度との関係を表すデータから、前記取得した作業量に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する、疲労度推定方法。
（付記１１）
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に基づいて被検者の精神的疲労度を推定する方法であって、
コンピュータが、
呼気に含まれるアンモニアガスの濃度に応じて抵抗値が変化する臭化第一銅膜を有するガスセンサによって検出される被検者の呼気のアンモニア濃度を表すデータを取得し、
精神的な疲労度と呼気に含まれるアンモニアガスの濃度との関係を表すデータから、前記取得したアンモニア濃度に対応する精神的な疲労度を精神的な疲労度の推定値として取得する、疲労度推定方法。
【符号の説明】
【００８０】
１００  ガスセンサ
１０１  筐体
１１０  マウスピース
１３０  センサ
１４０  除湿剤
１５０  情報処理部
２００  疲労度推定装置
２１０  入力部
２２０  制御部
２３０  ＤＢ
２４０  ディスプレイ
２２１  濃度取得部
２２２  作業量取得部
２２３  疲労度推定部
５００  疲労度推定システム
【図１】
2018175378.tif 000003
【図２】
2018175378.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2018175378.tif 000007
【図６】
2018175378.tif 000008
【図７】
2018175378.tif 000009
【図８】
2018175378.tif 000010
【図９】
2018175378.tif 000011
【図１０】
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