(57)【要約】【課題】精度良く対象者を分析できる情報処理システムを提供すること。【解決手段】  対象者を撮像する撮像装置と、前記対象者をセンシングする計測装置と、前記撮像装置及び前記計測装置と接続される情報処理装置とを少なくとも有する情報処理システムが、前記対象者及び前記対象者の周辺を示す画像データを前記撮像装置から取得する画像取得部と、前記対象者の生体情報を前記計測装置から取得する生体情報取得部と、前記対象者が複数人である場合、前記対象者を前記画像データに基づいて識別する識別部と、前記識別部による識別で識別された前記対象者に対応させて、前記画像データ及び前記生体情報を含む蓄積データを蓄積するデータ蓄積部と、前記蓄積データに基づいて、前記対象者の傾向を分析する分析部を含む。【選択図】図１
2019152914.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者を撮像する撮像装置と、前記対象者をセンシングする計測装置と、前記撮像装置及び前記計測装置と接続される情報処理装置とを少なくとも有する情報処理システムであって、
前記対象者及び前記対象者の周辺を示す画像データを前記撮像装置から取得する画像取得部と、
前記対象者の生体情報を前記計測装置から取得する生体情報取得部と、
前記対象者が複数人である場合、前記対象者を前記画像データに基づいて識別する識別部と、
前記識別部による識別で識別された前記対象者に対応させて、前記画像データ及び前記生体情報を含む蓄積データを蓄積するデータ蓄積部と、
前記蓄積データに基づいて、前記対象者の傾向を分析する分析部と
を含む情報処理システム。
【請求項２】
前記識別部は、
前記対象者が使用する寝具の形状、模様若しくは色彩又はこれらの結合に基づいて識別し、
前記寝具が同一であると、同一の対象者であると識別する
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記分析部は、
前記識別部による識別で識別された前記対象者ごとに、前記蓄積データに基づいて正常状態を特定し、
前記生体情報が前記正常状態でないと、前記対象者を異常と判定する
請求項１又は２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記分析部は、
前記対象者が寝返りを打つ時間を特定する
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記生体情報が取得された時刻、前記生体情報及び前記画像データを対応させたチェック記録を生成するチェック記録生成部を更に含む
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項６】
異常が発生すると、
国又は地方自治体がガイドラインで定める形式で対応記録を生成する対応記録生成部を更に含む
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項７】
異常が発生すると、
異常が発生した場所を特定できる場所情報、異常が起きた前記対象者の氏名、異常が起きた前記対象者の前記生体情報、異常が起きた前記対象者を示す画像、異常が発生した時刻、異常が発生してからの経過時間、異常を通報する通報者の氏名、前記通報者の連絡先及び異常の状況を少なくとも含む通報情報を生成する通報情報生成部を更に含む
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記通報情報と、通報された内容とが一致するか否かをチェックする
請求項７に記載の情報処理システム。
【請求項９】
異常が発生し、通報がされると、
通報される内容を音声認識する
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
異常が発生すると、
第１連絡先に異常通知を行い、
前記第１連絡先に異常通知が行われてから所定時間が経過すると、
第２連絡先に更に異常通知を行う
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項１１】
前記生体情報は、呼吸、脈拍、体動、体温又はこれらの組み合わせを示す
請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項１２】
前記対象者は、児童である
請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項１３】
児童をセンシングする計測装置と、前記計測装置と接続される情報処理装置とを少なくとも有する情報処理システムであって、
前記児童の生体情報を前記計測装置から取得する生体情報取得部と、
前記児童が複数人である場合、前記児童を識別する識別部と、
前記識別部による識別で識別された前記児童に対応させて、前記生体情報を含む蓄積データを蓄積するデータ蓄積部と、
前記蓄積データに基づいて、前記児童の傾向を分析する分析部と、
前記傾向に基づいて異常を検出する異常検出部と
を含む情報処理システム。
【請求項１４】
対象者を撮像する撮像装置と、前記対象者をセンシングする計測装置と、前記撮像装置及び前記計測装置と接続される情報処理装置とを少なくとも有する情報処理システムが行う情報処理方法であって、
情報処理システムが、前記対象者及び前記対象者の周辺を示す画像データを前記撮像装置から取得する画像取得手順と、
情報処理システムが、前記対象者の生体情報を前記計測装置から取得する生体情報取得手順と、
情報処理システムが、前記対象者が複数人である場合、前記対象者を前記画像データに基づいて識別する識別手順と、
情報処理システムが、前記識別手順による識別で識別された前記対象者に対応させて、前記画像データ及び前記生体情報を含む蓄積データを蓄積するデータ蓄積手順と、
情報処理システムが、前記蓄積データに基づいて、前記対象者の傾向を分析する分析手順と
を含む情報処理方法。
【請求項１５】
児童をセンシングする計測装置と、前記計測装置と接続される情報処理装置とを少なくとも有する情報処理システムが行う情報処理方法であって、
情報処理システムが、前記児童の生体情報を前記計測装置から取得する生体情報取得手順と、
情報処理システムが、前記児童が複数人である場合、前記児童を識別する識別手順と、
情報処理システムが、前記識別手順による識別で識別された前記児童に対応させて、前記生体情報を含む蓄積データを蓄積するデータ蓄積手順と、
情報処理システムが、前記蓄積データに基づいて、前記児童の傾向を分析する分析手順と、
情報処理システムが、前記傾向に基づいて異常を検出する異常検出手順と
を含む情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、保育施設児童見守りシステム及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人の呼吸又は脈拍といった、いわゆる生体情報を計測する方法が知られている。
【０００３】
例えば、呼吸を計測するモニタリング装置がある。この例では、モニタリング装置は、被測定者の動画像を撮影する。そして、モニタリング装置は、撮影された動画像を解析して、呼吸と考えられる周期の振動を検出する。このような検出結果に基づいて、呼吸数を計ることで、被測定者が体の一部を動かしている場合であっても正確に呼吸数を測定できる方法が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
【０００４】
ほかにも、脈拍を計測する生体情報分析システムがある。この例では、生体情報分析システムは、まず、被測定者を撮像した画像を受け付ける。そして、生体情報分析システムは、画像に基づいて色情報を算出し、代表色を領域ごとに算出する。次に、生体情報分析システムは、代表色の時間的な変化を示す基本波を領域ごとに抽出する。続いて、生体情報分析システムは、近接する領域の間でそれぞれの基本波の差を算出し、差の周波数に基づいて脈拍を算出する。このようにして、高精度かつ非接触で生体情報を取得できる方法が知られている（例えば、特許文献２を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４‐１７１５７４号公報
【特許文献２】国際公開第２０１６‐１６３０１９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の方法では、対象者が識別されなかったので、対象者と、対象者から取得されるデータとが対応付けできない。そのため、対象者に対応付けしてデータが蓄積できない。ゆえに、従来の方法は、対象者を長期間計測した生体情報等がないため、精度良く対象者を分析できない場合が多い。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑み、精度良く対象者を分析できる情報処理システム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】
【０００８】
本発明は、より好ましくは対象者を撮像する撮像装置を備え、前記対象者をセンシングする計測装置と、前記計測装置と接続され、より好ましくは前記撮像装置とも接続される情報処理装置とを少なくとも有する情報処理システムであって、
より好ましくは前記対象者及び前記対象者の周辺を示す画像データを前記撮像装置から取得する画像取得部を更に含み、
前記対象者の生体情報を前記計測装置から取得する生体情報取得部と、
前記対象者が複数人である場合、前記対象者を、より好ましくは前記画像データに基づいて識別する識別部と、
前記識別部による識別で識別された前記対象者に対応させて、前記画像データ及び前記生体情報を含む蓄積データを蓄積するデータ蓄積部と、
前記蓄積データに基づいて、前記対象者の傾向を分析する分析部と
を含む。
【発明の効果】
【０００９】
精度良く対象者を分析できる情報処理システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態に係る情報処理システムの使用例を示す全体構成図である。
【図２】本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図３】本実施形態に係る情報処理システムによる全体処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態に係る情報処理システムに入力されるデータの一例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る情報処理システムが用いる画像データ及び生体情報の一例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る情報処理システムによる対象者の識別例を示す図である。
【図７】本実施形態に係る情報処理システムによる対象者が寝返りを打つ時間を特定する分析例を示す図である。
【図８】本実施形態に係る情報処理システムによる「前処理」で生成されるデータの例を示す図である。
【図９】本実施形態に係る情報処理システムによる異常の判断例を示すブロック図である。
【図１０】本実施形態に係る情報処理システムが生成した通報情報の出力例を示す図である。
【図１１】本実施形態に係る情報処理システムが生成する対応記録に含まれる情報の例を示す図である。
【図１２】本実施形態に係る情報処理システムが生成するチェック記録に含まれる情報の例を示す図である。
【図１３】本実施形態に係る情報処理システムが「運用」等で取得するデータの例を示す図である。
【図１４】本実施形態に係る情報処理システムの機能構成例を示す機能ブロック図である。
【図１５】本実施形態に係る情報処理システムによる処理で使用されるデータの例である。
【図１６】本実施形態に係る情報処理システムが有する各機能が用いるデータの例である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
【００１２】
＜全体構成例＞
例えば、本実施形態に係る情報処理システムは、以下のような全体構成で使用される。
【００１３】
図１は、本実施形態に係る情報処理システムの使用例を示す全体構成図である。図示するように、情報処理システム１０は、例えば、サーバ１１と、撮像装置１２と、センサ１３とを有する構成である。また、情報処理システム１０において、図示するように、サーバ１１と、撮像装置１２と、センサ１３とは、ネットワーク等で接続され、相互にデータを送受信することが可能な構成である。
【００１４】
サーバ１１は、情報処理装置である。すなわち、サーバ１１は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、サーバ、ワークステーション又はこれらの組み合わせ等である。
【００１５】
撮像装置１２は、カメラ等である。図示するように、撮像装置１２は、観察の対象となる者の例である児童Ｍ１及びＭ２等を撮像し、児童Ｍ１及びＭ２等を示す画像データＩＭＧを生成する。
【００１６】
センサ１３は、児童Ｍ１及びＭ２等の生体情報Ｄ１をセンシングする計測装置である。この例では、センサ１３は、撮像装置１２が生成する画像データＩＭＧに基づいて、生体情報Ｄ１を生成する。
【００１７】
サーバ１１は、生体情報Ｄ１、画像データＩＭＧ又はこれらのデータを解析した結果を示すデータ等（以下「蓄積データＤ２」という。）を蓄積する。例えば、蓄積データＤ２は、データベース形式等で蓄積される。
【００１８】
また、図示する例では、撮像装置１２及びセンサ１３は、児童Ｍ１及びＭ２等を撮像できるように、保育園等に設置される。一方で、サーバ１１は、データセンターとなる場所に設置される。なお、各装置の設置場所は、図示する位置に限られない。すなわち、サーバ１１は、例えば、保育園に設置されてもよい。また、撮像装置１２及びセンサ１３等は、複数あってもよい。
【００１９】
図示するように、データセンターは、オペレータＭ３が常駐する場所等である。なお、情報処理システム１０は、オペレータＭ３が常駐するデータセンター以外の形態に適用されてもよい。
【００２０】
また、図示するように、保育園には、保育士Ｍ４等の職員が常駐する場所等である。さらに、保育士Ｍ４は、スマートフォン、携帯電話、タブレット、モバイルＰＣ又はＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の携帯端末１４を有する。
【００２１】
以下、図示する全体構成を例に説明する。
【００２２】
なお、全体構成は、図示する構成に限られない。すなわち、情報処理システム１０は、例えば、サーバ１１以外の情報処理装置を更に有してもよい。さらに、サーバ１１は、例えば、センサ１３等と一体の装置でもよいし、クラウドサービスが提供する仮想マシンであってもよい。
【００２３】
＜ハードウェア構成例＞
図２は、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。情報処理装置の例であるサーバ１１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１Ｈ１と、記憶装置１１Ｈ２と、入力装置１１Ｈ３と、通信装置１１Ｈ４と、出力装置１１Ｈ５と、インタフェース１１Ｈ６とを含むハードウェア構成である。これらの装置は、図示するようにバスで接続され、相互にデータを送受信する。すなわち、サーバ１１は、プログラム等に基づいて、演算装置、制御装置及び記憶装置等のハードウェア資源により、処理を実行するコンピュータである。
【００２４】
ＣＰＵ１１Ｈ１は、演算装置及び制御装置の例である。
【００２５】
記憶装置１１Ｈ２は、メモリ等である。また、記憶装置１１Ｈ２は、主記憶装置に加えて、ハードディスク等の補助記憶装置を有してもよい。
【００２６】
入力装置１１Ｈ３は、操作者による操作を入力する装置である。例えば、入力装置１１Ｈ３は、キーボード、マウス又はこれらの組み合わせ等である。
【００２７】
通信装置１１Ｈ４は、有線、無線又はこれらの組み合わせにより外部装置とデータを送受信する装置である。例えば、通信装置１１Ｈ４は、コネクタ又はアンテナ等である。
【００２８】
出力装置１１Ｈ５は、処理結果等を操作者に出力する装置である。例えば、出力装置１１Ｈ５は、ディスプレイ等である。
【００２９】
インタフェース１１Ｈ６は、外部装置とデータを送受信する。例えば、インタフェース１１Ｈ６は、コネクタ等である。
【００３０】
なお、情報処理装置は、図示するハードウェア構成に限られない。すなわち、情報処理装置は、図示する以外の装置を更に有するハードウェア構成でもよい。例えば、情報処理装置は、演算装置、制御装置又は記憶装置等を外部又は内部に更に有してもよい。また、情報処理装置は、１台の装置でなく、複数台の装置であってもよい。
【００３１】
＜全体処理例＞
図３は、本実施形態に係る情報処理システムによる全体処理の一例を示すフローチャートである。以下、図示するように、全体処理を「事前準備」と、「前処理」と、「運用」とに分けて説明する。なお、各手順は、連続して行われる必要はない。また、各手順は、繰り返し、並列、冗長又は分散して行われてもよい。
【００３２】
Ｓ０１：データ入力例
ステップＳ０１では、情報処理システムは、後段の「前処理」及び「運用」等で使用されるデータを入力する。入力されるデータは、例えば、対象者の氏名、ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、年齢、性別、顔写真及び血液型等の個人に係る情報である。また、この処理によって、入力されたデータは、例えば、蓄積データＤ２となって各人に紐付けされて管理される。
【００３３】
なお、後段で対象者を識別する処理が行われる。この識別に用いられるデータが入力されてもよい。識別用のデータについては後述する。
【００３４】
具体的には、ステップＳ０１によって、例えば、以下に示すようなデータが入力される。
【００３５】
図４は、本実施形態に係る情報処理システムに入力されるデータの一例を示す図である。なお、図示するデータは、すべて必須でなく、一部のデータが入力されなくてもよい。また、データ名は、他の名称でもよい。
【００３６】
以上のように、「事前準備」の処理が行われた後、「前処理」等が例えば以下のように行われる。また、以下の説明は、対象者が児童であり、対象者が睡眠中、いわゆる「お昼寝中」である場合を例に説明する。
【００３７】
Ｓ０２：撮像装置から画像データの取得例
ステップＳ０２では、情報処理システムは、撮像装置から、対象者を撮像した画像データを取得する。また、取得された画像データは、後段のステップＳ０４で識別された後、蓄積データとして保存される。なお、画像データが撮像された時刻等が、画像データと一緒に保存されるのが望ましい。
【００３８】
Ｓ０３：計測装置から生体情報の取得例
ステップＳ０３では、情報処理システムは、計測装置から、生体情報を取得する。また、取得された生体情報は、後段のステップＳ０４で識別された後、蓄積データとして保存される。なお、生体情報が取得された時刻等が、生体情報と一緒に保存されるのが望ましい。
【００３９】
例えば、ステップＳ０２及びステップＳ０３で取得される画像データ又は生体情報は、以下に示すような形式で取得される。
【００４０】
図５は、本実施形態に係る情報処理システムが用いる画像データ及び生体情報の一例を示す図である。なお、図示するデータは、センサ等から直接取得できるデータに限られず、取得したデータを解析して生成されてもよい。
【００４１】
また、画像データ及び生体情報は、図示するデータに限られない。すなわち、図５に示すデータは、すべて必須ではない。また、図示するデータ以外のデータが更に取得されてもよい。
【００４２】
Ｓ０４：対象者の識別例
ステップＳ０４では、情報処理システムは、画像データに基づいて対象者を識別する。すなわち、画像データに写る対象者が複数いる場合には、情報処理システムは、それぞれの対象者を識別する。なお、識別には、例えば、以下のように、寝具の形状、模様若しくは色彩又はこれらの結合等が用いられるのが望ましい。
【００４３】
図６は、本実施形態に係る情報処理システムによる対象者の識別例を示す図である。図示するように、この例では、複数の児童が寝具を使って睡眠中であるとする。また、寝具は、図示するように、柄ＰＴＮが装飾として施されているとする。この柄ＰＴＮは、すべて寝具ごとに違うとし、柄ＰＴＮによって識別が可能であるとする。
【００４４】
まず、このような識別を行う前に、「事前準備」等によって、例えば、図示するような形式でデータが入力され、蓄積データＤ２として、識別用に、対象者と紐づけられて、ステップＳ０１で寝具を示す画像データ等があらかじめ入力される。例えば、画像データは、「寝具（画像）」に示すように、寝具の柄等を撮像した画像を示す。図示するように、児童が使う寝具は、あらかじめ定まっているとし、図示するように、「寝具（画像）」の画像は、「氏名」の児童と紐付けられている。
【００４５】
そして、情報処理システムは、睡眠中の児童を撮像し、画像データを生成する（ステップＳ０２）。このように画像データが取得できると、情報処理システムは、画像データに基づいて、パターンマッチング等により、寝具を識別し、対象者を識別する。図示するように、対象者が複数人である場合には、取得される画像データ及び生体情報が、どの対象者か紐付けできないと、情報処理システムは、対象者に対応付けしてデータを蓄積できない。特に、長期間にわたってデータを蓄積する場合には、以前までに蓄積してきたデータと、取得中の画像データ及び生体情報とが対応付けされないと、同一の対象者についてのデータが蓄積できない。一方で、本実施形態であると、対象者が複数人であっても、対象者を精度良く識別できるため、長期間でもデータを蓄積することができる。
【００４６】
また、寝具による識別を行うと、例えば、寝具が対象者の顔を覆っている場合等でも、対象者を識別できる。
【００４７】
なお、識別は、上記のように、画像データが示す寝具のみで識別する方法に限られない。例えば、識別は、顔認証等と組み合わせて行われてもよい。
【００４８】
Ｓ０５：生体情報の蓄積例
ステップＳ０５では、情報処理システムは、生体情報等を蓄積データとして、蓄積する。また、生体情報の蓄積は、ステップＳ０４による識別結果に基づいて行われる。すなわち、生体情報は、識別された個人ごとに紐付けられて蓄積される。
【００４９】
Ｓ０６：傾向の分析例
ステップＳ０６では、情報処理システムは、対象者ごとに、それぞれの対象者の傾向を分析する。例えば、情報処理システムは、以下のような分析を行う。
【００５０】
図７は、本実施形態に係る情報処理システムによる対象者が寝返りを打つ時間を特定する分析例を示す図である。以下、対象者が「対象者  Ａ」と、「対象者  Ｂ」の２名である例で説明する。
【００５１】
例えば、図示するように、情報処理システムは、それぞれの対象者が、睡眠を開始した時間（図では、「睡眠開始」と示す時点である。）から、どれくらい経過した時点で寝返りを打つかを予測し、特定結果ＡＮＳを出力する。
【００５２】
例えば、特定結果ＡＮＳは、図示するように、睡眠段階等に基づいて特定される。なお、図示する「睡眠経過図」は、（http://jssr.jp/kiso/hito/hito04.html）から引用した図である。例えば、図示するように、睡眠段階が推移すると仮定すると、睡眠の深さ等から、寝返りを打つ確率が高い時間帯等を予測できる。すなわち、寝返りを打つタイミングは、睡眠の深さと相関がある場合が多い。そこで、各人の睡眠の深さを蓄積データ等から分析し、寝返りを打つ確率が高い時間帯等が予測される。
【００５３】
また、特定結果ＡＮＳは、蓄積データを分析して、過去に寝返りを打った時間帯等に基づいて特定されてもよい。ほかにも、眠りの深さを約９０分の周期等とし、周期に基づいて特定結果ＡＮＳが特定されてもよい。
【００５４】
さらに、寝返りを打つタイミングは、深さが推移するタイミング等でもよい。具体的には、深さが推移するタイミングは、「睡眠経過図」において、「睡眠段階」が変わるタイミングである。例えば、図示する例では、「１時間」の時点で、「睡眠段階」は、「４」から「３」に推移する。このようなタイミングで、寝返りが打たれる場合が多い。そこで、情報処理システムは、このように深さが推移するタイミングを寝返りを打つタイミングと予測してもよい。
【００５５】
児童等は、寝返りによって、呼吸するのが難しい姿勢等になってしまう場合がある。そこで、上記のように、寝返りが行われる時間帯等の傾向があらかじめ予測できると、保育士等は、寝返りが行われる時間帯等を特に警戒し、児童が呼吸難等になるのを防ぐことができる。
【００５６】
また、傾向を分析することで、「運用」の際に、情報処理システムが異常を検出できるようにする。つまり、蓄積データによって、情報処理システムは、分析によって、児童が正常な状態を特定する。
【００５７】
以上のような「前処理」が行われると、例えば、以下に示すような形式でデータを生成することができる。
【００５８】
図８は、本実施形態に係る情報処理システムによる「前処理」で生成されるデータの例を示す図である。なお、「前処理」が行われた結果は、図示するような形式でなくともよい。つまり、「前処理」の結果は、図示するような「寝返り判定データ」及び「異常判断用データ」の２つのデータにまとめられる以外の形式でデータとなってもよい。
【００５９】
以上のような「前処理」と、並列又は「前処理」の後に、「運用」等が例えば以下のように行われる。
【００６０】
Ｓ０７：撮像装置から画像データの取得例
ステップＳ０７では、情報処理システムは、撮像装置から、対象者を撮像した画像データを取得する。例えば、画像データは、ステップＳ０２と同様の方法等で取得される。
【００６１】
Ｓ０８：計測装置から生体情報の取得例
ステップＳ０８では、情報処理システムは、計測装置から、生体情報を取得する。例えば、生体情報は、ステップＳ０３と同様の方法等で取得される。
【００６２】
Ｓ０９：異常が発生しているか否かの判断例
ステップＳ０９では、情報処理システムは、対象者に異常が発生しているか否かを判断する。例えば、異常の判断は、以下のように分析された傾向等に基づいて行われる。
【００６３】
図９は、本実施形態に係る情報処理システムによる異常の判断例を示すブロック図である。以下、心拍数の生体情報Ｄ１を使って異常を検出する例を説明する。まず、図示するように、蓄積データＤ２がある程度の期間、蓄積される。例えば、蓄積データＤ２は、数か月乃至数年程度の間、蓄積されるとする（ステップＳ０５）。そして、情報処理システムは、蓄積データＤ２に基づいて統計値Ｄ３を算出する（ステップＳ０６）。統計値Ｄ３は、例えば、平均値「μ」等である。ほかにも、統計値Ｄ３は、標準偏差「σ」及び「３σ」等である。例えば、情報処理システムは、このようにして算出される統計値Ｄ３を基準として異常を検出する。
【００６４】
具体的には、「運用」において、情報処理システムは、心拍数等の生体情報Ｄ１を取得する（ステップＳ０８）。異常か否かの判断は、「いつもの状態」と違う場合を「異常」と判断し、「いつもの状態」であれば「正常」とする判断である。そして、「いつもの状態」であるか否かは、例えば、現在の生体情報Ｄ１が、「平均値±標準偏差（μ±σ）」であるか否かで判断される。すなわち、現在の生体情報Ｄ１が、「平均値±標準偏差（μ±σ）」の数値内であれば、情報処理システムは、「正常状態」と判断する（ステップＳ０９でＮＯ）。一方で、現在の生体情報Ｄ１が、「平均値±標準偏差（μ±σ）」の数値外であれば、情報処理システムは、「異常状態」と判断する（ステップＳ０９でＹＥＳ）。
【００６５】
つまり、心拍数が平均値付近の値であれば、対象者は、健康な状態であり、「正常」であると判断される。一方で、心拍数が明らかに高い値又は明らかに低い値であると、対象者は、「異常」であると判断される。
【００６６】
なお、異常か否かの判断方法は、上記の方法に限られない。例えば、「平均値±標準偏差（μ±σ）」は、「平均値±３×標準偏差（μ±３σ）」等でもよい。
【００６７】
また、異常か否かの判断は、いわゆるＡＩ（人工知能、Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）等によって行われてもよい。つまり、蓄積データや異常判定記録等を学習データとして学習処理があらかじめ行われ、学習結果に基づいて、異常か否かが判断されてもよい。
【００６８】
さらに、異常か否かの判断方法は、心拍数以外の生体情報等に基づいて判断する方法でもよい。例えば、画像データに基づいて、対象者の身体状況を検出する。なお、身体状況は、例えば、躁状態、泣いているか否かの状態、咳をしているか否かの状態、鼻水の有無又は発赤の状態等である。
【００６９】
また、判断の結果、情報処理システムは、異常の発生時刻、症状又は病名等を出力してもよい。
【００７０】
異常が発生していると情報処理システムが判断すると（ステップＳ０９でＹＥＳ）、情報処理システムは、ステップＳ１０に進む。一方で、異常が発生していないと情報処理システムが判断すると（ステップＳ０９でＮＯ）、情報処理システムは、ステップＳ１３に進む。
【００７１】
Ｓ１０：保育士への通知例
ステップＳ１０では、情報処理システムは、保育士等に通知を行う。つまり、情報処理システムは、異常が発生している旨を保育士等に知らせる。具体的には、情報処理システムは、警報等を発する。
【００７２】
Ｓ１１：通報情報の生成例
ステップＳ１１では、情報処理システムは、通報情報を生成する。この場合は、異常が発生している場合（ステップＳ０９でＹＥＳ）であるため、救急車の手配が行われるような場合である。まず、救急車又は医療機関等に、保育士又はオペレータ等によって通報が行われたとする。なお、例えば、ステップＳ１０によって通知がされて、所定時間が経過しても保育士等による対処が始まらない等の場合には、オペレータ等によって緊急連絡先又は医療機関等に通報がされてもよい。この通報に対応して、情報処理システムは、生体情報等に基づいて、通報情報を生成する。例えば、通報情報は、以下のように生成される。
【００７３】
図１０は、本実施形態に係る情報処理システムが生成した通報情報の出力例を示す図である。例えば、図示するように、通報情報を表示する画面が、携帯端末等によって出力される。このような表示によって、通報情報が、救急隊員及び医療機関のスタッフ等に伝えられる。
【００７４】
したがって、通報情報は、異常が発生した場所を特定できる場所情報、異常が起きた対象者の氏名、異常が起きた対象者の生体情報、異常が起きた対象者を示す画像、異常が発生した時刻、異常が発生してからの経過時間、異常を通報する通報者の氏名、通報者の連絡先及び異常の状況等を示す情報であるのが望ましい。
【００７５】
また、通報情報は、内閣府  「子ども・子育て会議」のガイドライン等で定められる項目を有するのが望ましい。例えば、ガイドラインは、「教育・保育施設等における事故防止及び事故発生時の対応のためのガイドライン」（平成２８年３月）（http://www8.cao.go.jp/shoushi/shinseido/meeting/kyouiku_hoiku/pdf/guideline1.pdf）（Ｐ．３５  ＜参考例５＞）等である。すなわち、上記のような項目を含むように情報処理システムが通報情報を生成すると、ガイドライン等で定められた事項を漏れなく伝えることができる。特に、異常が発生しているような状態では、保育士等は、慌てる場合も多いので正常な判断が難しい場合も多く、情報の伝達に正確性を欠いてしまう場合がある。そこで、図示するような形式等で通報情報を伝えることで、緊急事態であっても、医療関係者等に正確な情報を伝えることができる。
【００７６】
具体的には、図示するように、「呼吸が一定時間検知できません」等の情報が表示されると、呼吸について対象者に異常が起きていることが分かる。例えば、図示するような情報は、ステップＳ０９における判断結果等に基づいて生成される。
【００７７】
また、「異常発生時刻」は、ステップＳ０９で異常が発生した（ステップＳ０９でＹＥＳ）と判断された時刻等を表示する。このようにして、異常が発生した時刻等が伝えられる。
【００７８】
「氏名」、「性別」、「年齢」及び「血液型」等は、例えば、ステップＳ０１で入力された情報等に基づいて表示される。このようにして、異常が起きた対象者の氏名等が伝えられる。
【００７９】
「経過時間」は、例えば、ステップＳ０９で異常が発生した（ステップＳ０９でＹＥＳ）と判断された時刻から経過した時間等が表示される。このようにして、異常が発生してからの経過時間等が伝えられる。
【００８０】
「対象幼児画像」は、例えば、ステップＳ０７で取得される画像データ等に基づいて表示される。このようにして、異常が起きた対象者を示す画像及び異常の状況が伝えられる。
【００８１】
「呼吸」、「脈拍」及び「直前の睡眠状態」等は、例えば、ステップＳ０８で取得される生体情報等に基づいて表示される。このようにして、異常が起きた対象者の生体情報等が伝えられる。
【００８２】
「連絡先情報」は、例えば、ステップＳ０１で入力された情報等に基づいて表示される。このようにして、通報者の連絡先等が伝えられる。
【００８３】
「通報者氏名」は、例えば、ステップＳ０１で入力された情報等に基づいて表示される。このようにして、異常を通報する通報者の氏名等が伝えられる。
【００８４】
なお、通報情報は、図示する形式に限られない。すなわち、通報情報は、図示する以外の項目があってもよい。
【００８５】
Ｓ１２：対応記録の生成例
ステップＳ１２では、情報処理システムは、対応記録を生成する。
【００８６】
保育施設等は、事故が発生した場合等に、対応記録を作成し、国又は地方自治体等に対応記録を提出するように義務付けられている。
【００８７】
図１１は、本実施形態に係る情報処理システムが生成する対応記録に含まれる情報の例を示す図である。例えば、情報処理システムは、図示するような項目を生成し、生体情報及び画像データ等に基づいて、それぞれの項目に対応する情報を入力する。
【００８８】
具体的には、情報処理システムは、「対象者の氏名」、「性別」、「生年月日」及び「発生場所」等に、ステップＳ０１で入力された情報等を入力する。
【００８９】
情報処理システムは、「受診決定の理由」は、呼吸又は脈拍等の生体情報を入力する。
【００９０】
また、情報処理システムは、呼吸又は脈拍等の生体情報に基づいて事故が発生した日時（すなわち、異常と判断した時刻等である。）を特定できる。そして、特定した結果を使用して、情報処理システムは、「事故発生日時」を入力する。
【００９１】
さらに、情報処理システムは、通報情報の生成等で医療機関等に通報がされた時刻等を特定できる。このようにして、情報処理システムは、「事故発生日時」を入力する。そして、特定した結果を使用して、情報処理システムは、「病院への連絡（救急要請）時刻」を入力する。
【００９２】
なお、それぞれの項目への記入は、保育士等が記載する形式でもよい。このように、情報処理システムは、対応記録の一部又は全部を作成することで、対応記録の作成を支援する。
【００９３】
対応記録は、内閣府  「子ども・子育て会議」のガイドライン等で定められる通りに作成されるのが望ましい。例えば、ガイドラインは、「教育・保育施設等における事故防止及び事故発生時の対応のためのガイドライン」（平成２８年３月）（http://www8.cao.go.jp/shoushi/shinseido/meeting/kyouiku_hoiku/pdf/guideline3.pdf）（Ｐ．５  （３）事故状況の記録）等である。このガイドラインによると、「記録する前や記録している最中には、他の職員と相談しない。」等とされているため、どのような項目を記載したらよいか等が分からず、作成の負担が大きい場合がある。そこで、情報処理システムが、図示するような項目に設けて、いわゆるフォーマットを生成することで、書類を作成する負荷を軽減させる。また、画像データ等を一緒に提出することで、より正確な事故状況等を伝えることができる。
【００９４】
また、情報処理システムは、対応記録、蓄積データ、画像データ及び生体情報等のデータを保管するのが望ましい。すなわち、情報処理システムは、事故発生等の場合には、後に事故の状況等を調べるため、様々なデータが削除又は改変されないようにデータの削除又は変更を禁止する設定等とする。このようにすると、事故の解明に用いられるデータが解明を行うまで保存できる。
【００９５】
Ｓ１３：チェック記録の生成例
ステップＳ１３では、情報処理システムは、チェックシート等のチェック記録を生成する。なお、ステップＳ１３は、保育士等が操作した場合等に実行される処理でもよい。すなわち、ステップＳ１３では、いわゆる「午睡チェックシート」等の記録を生成する。例えば、情報処理システムは、以下のようにチェックシート等のチェック記録を生成する。
【００９６】
図１２は、本実施形態に係る情報処理システムが生成するチェック記録に含まれる情報の例を示す図である。図示するような項目等が設けられると、例えば、厚生労働省の「認可外保育施設指導監督基準」（http://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-11900000-Koyoukintoujidoukateikyoku/0000159998.pdf）（Ｐ．４２）に記載の（（７）乳幼児突然死症候群の予防）に沿った形式にチェックシートを作成でき、取得された生体情報等に基づいて自動的に記入がなされる。
【００９７】
ほかにも、図示するような項目等が設けられると、例えば、東京都福祉保健局の「保育所設置認可等事務取扱要綱」（http://www.fukushihoken.metro.tokyo.jp/kiban/jigyosha/hoikushisetsukensa/heisei28nendohoikusyokosyukai.files/ninkahoikushokoushuukai_part5.pdf）（Ｐ．１７１）に記載のチェック項目に沿った形式にチェックシートを作成できる。
【００９８】
さらに、図示するような項目等が設けられると、例えば、川崎市の定める「午睡時チェック表」（http://www.city.kawasaki.jp/450/cmsfiles/contents/0000077/77169/2kenkouyousiki.pdf）（Ｐ．２３乃至Ｐ．２６）に記載の形式にチェックシートを作成できる。
【００９９】
したがって、情報処理システムは、チェックシート等を生成することで、上記のような国又は地方自治体等に提出するチェック記録の作成を支援する。
【０１００】
なお、上記のような「運用」の処理を行う上で、例えば、以下のようなデータが取得される。
【０１０１】
図１３は、本実施形態に係る情報処理システムが「運用」等で取得するデータの例を示す図である。例えば、「運用」の処理では、図示するようなデータが取得される。なお、図示するデータは、「運用」以外の処理で取得されてもよい。
【０１０２】
図示する「午睡チェック時刻」等のデータがあると、ステップＳ１３でチェック記録を生成するのに、情報処理システムは、チェック時刻を入力する等が可能となる。
【０１０３】
また、「事故（異常）発生日時、曜日」等のデータがあると、情報処理システムは、ステップＳ１１及びステップＳ１２等で通報情報及び対応記録等を生成できる。
【０１０４】
＜機能構成例＞
図１４は、本実施形態に係る情報処理システムの機能構成例を示す機能ブロック図である。例えば、情報処理システム１０は、図示するように、画像取得部１０Ｆ１と、生体情報取得部１０Ｆ２と、識別部１０Ｆ３と、データ蓄積部１０Ｆ４と、分析部１０Ｆ５と、異常検出部１０Ｆ６と、通報情報生成部１０Ｆ７と、対応記録生成部１０Ｆ８と、チェック記録生成部１０Ｆ９とを含む機能構成である。
【０１０５】
画像取得部１０Ｆ１は、児童等の対象者及び対象者の周辺を示す画像データＩＭＧを撮像装置から取得する画像取得手順を行う。例えば、画像取得部１０Ｆ１は、インタフェース１１Ｈ６等によって実現される。
【０１０６】
生体情報取得部１０Ｆ２は、対象者の生体情報Ｄ１を計測装置から取得する生体情報取得手順を行う。例えば、生体情報取得部１０Ｆ２は、インタフェース１１Ｈ６等によって実現される。
【０１０７】
識別部１０Ｆ３は、画像取得部１０Ｆ１が取得する画像データＩＭＧに基づいて、対象者を識別する識別手順を行う。例えば、識別部１０Ｆ３は、ＣＰＵ１１Ｈ１等によって実現される。
【０１０８】
データ蓄積部１０Ｆ４は、識別部１０Ｆ３によって識別された対象者に対応させて、生体情報取得部１０Ｆ２が取得する生体情報Ｄ１及び画像取得部１０Ｆ１が取得する画像データＩＭＧ等を蓄積データとして蓄積するデータ蓄積手順を行う。例えば、データ蓄積部１０Ｆ４は、記憶装置１１Ｈ２等によって実現される。
【０１０９】
分析部１０Ｆ５は、データ蓄積部１０Ｆ４が蓄積する蓄積データに基づいて、対象者の傾向を分析する分析手順を行う。例えば、分析部１０Ｆ５は、ＣＰＵ１１Ｈ１等によって実現される。
【０１１０】
異常検出部１０Ｆ６は、傾向に基づいて異常を検出する異常検出手順を行う。例えば、異常検出部１０Ｆ６は、ＣＰＵ１１Ｈ１等によって実現される。
【０１１１】
通報情報生成部１０Ｆ７は、異常が発生すると、異常が発生した場所を特定できる場所情報、異常が起きた対象者の氏名、異常が起きた対象者の前記生体情報、異常が起きた対象者を示す画像、異常が発生した時刻、異常が発生してからの経過時間、異常を通報する通報者の氏名、通報者の連絡先及び異常の状況等を少なくとも示す通報情報を生成する通報情報生成手順を行う。例えば、通報情報生成部１０Ｆ７は、ＣＰＵ１１Ｈ１等によって実現される。
【０１１２】
対応記録生成部１０Ｆ８は、異常が発生すると、国又は地方自治体がガイドラインで定める形式で対応記録を生成する対応記録生成手順を行う。例えば、対応記録生成部１０Ｆ８は、ＣＰＵ１１Ｈ１等によって実現される。
【０１１３】
チェック記録生成部１０Ｆ９は、生体情報が取得された時刻、生体情報及び画像データを対応させたチェック記録を生成するチェック記録生成手順を行う。例えば、チェック記録生成部１０Ｆ９は、ＣＰＵ１１Ｈ１等によって実現される。
【０１１４】
＜まとめ＞
図示するような機能構成であると、情報処理システム１０は、識別部１０Ｆ３によって対象者を識別できる。例えば、情報処理システム１０は、図６に示すような方法で対象者を識別する。そのため、データ蓄積部１０Ｆ４は、対象者ごとにデータを蓄積できる。また、異なる日であっても、情報処理システム１０は、対象者を精度良く認識できるため、蓄積データを長期間蓄積できる。例えば、数か月以上のような長期間蓄積された生体情報等があると、傾向等が精度良く分析できる。
【０１１５】
具体的には、情報処理システム１０は、例えば、以下のようなデータを使用して処理を行う。
【０１１６】
図１５は、本実施形態に係る情報処理システムによる処理で使用されるデータの例である。この例では、まず、ステップＳ０１で、「児童ＩＤ」、「基本映像」及び「布団映像」等が入力される。このようなデータがあると、情報処理システムは、ステップＳ０４で対象者を識別できる。したがって、ステップＳ０７等で取得される「映像」等の画像は、対象者に対応付けされる。このようにすると、情報処理システムは、対象者ごとに、データを蓄積できる。
【０１１７】
そして、図示するように、「呼吸」、「脈拍」及び「体動」等の生体情報を取得してデータを蓄積すると、例えば、情報処理システムは、睡眠深度を判定することができる。さらに、図示するように、「児童ＩＤ」があり、対象者が識別できると、情報処理システムは、対象者ごとに睡眠深度を判定することができる。
【０１１８】
続いて、蓄積データに基づいて「寝返り判定データ」等のように、傾向が分析されると、情報処理システムは、例えば、睡眠深度の判定結果等に基づいて、寝返りを打つ時間等を特定できる。
【０１１９】
図１６は、本実施形態に係る情報処理システムが有する各機能が用いるデータの例である。機能ブロック図で示す各機能は、例えば、図示するようなデータを用いる。
【０１２０】
図示するように、識別部１０Ｆ３が対象者を識別すると、「体温」、「呼吸」、「脈拍」及び「児童姿勢（向き）」等の生体情報取得部１０Ｆ２が取得する生体情報は、対象者ごとに、データ蓄積部１０Ｆ４によって蓄積される。
【０１２１】
そして、分析部１０Ｆ５は、蓄積データに基づいて、分析を行うと、「異常判断用データ」等のように傾向を分析できる。このように、傾向が分かると、「呼吸」及び「脈拍」等に異常があるか否かを異常検出部１０Ｆ６が検出できる。また、「児童ＩＤ」のような識別用のデータがあると、分析及び異常検出が、対象者ごとにできる。
【０１２２】
例えば、チェック記録生成部１０Ｆ９を含む機能構成では、情報処理システムは、「児童氏名」等をあらかじめ入力しておくと、対象者を識別して「チェック日時、曜日」ごとに、「体温」、「呼吸」、「脈拍」、「児童姿勢（向き）」及び「児童画像」等をチェック記録に入力できる。このような処理を行うことで、情報処理システムは、チェック記録の書類を作成する負荷を軽減できる。特に、「呼吸」及び「児童姿勢（向き）」の項目があると、厚生労働省等が定める基準を満たすチェック記録が作成できる。
【０１２３】
例えば、対応記録生成部１０Ｆ８を含む機能構成では、情報処理システムは、「児童氏名」、「性別」及び「生年月日」等をあらかじめ入力しておくと、対象者を識別して、異常が起きた場合に、「児童氏名」、「性別」、「生年月日」、「事故（異常）発生日時、曜日」、「呼吸」、「脈拍」及び「病院への連絡（救急要請）時刻」等を対応記録に入力できる。このような処理を行うことで、情報処理システムは、対応記録の書類を作成する負荷を軽減できる。特に、「児童氏名」、個人の識別結果（画像等）、「性別」、「生年月日」、「事故（異常）発生日時、曜日」及び「病院への連絡（救急要請）時刻」の項目があると、事故報告書の基準を満たす対応記録が作成できる。
【０１２４】
例えば、通報情報生成部１０Ｆ７を含む機能構成では、情報処理システムは、「児童氏名」、「年齢（月齢）」、「性別」及び「血液型」等をあらかじめ入力しておくと、対象者を識別して、異常が起きた場合に、「事故（異常）発生日時、曜日」、「発生からの経過時間」、「児童氏名」、「年齢（月齢）」、「性別」、「血液型」、「呼吸」、「呼吸がなくなってからの経過時間」、「脈拍」、「脈拍がなくなってからの経過時間」、「睡眠深度」及び「保育施設情報（所在地等）」等を示す通報情報を生成できる。このような処理を行うことで、情報処理システムは、通報情報を見せる等で緊急時の対応を適切に行うのを支援することができる。
【０１２５】
＜用語について＞
例えば、生体情報は、呼吸、脈拍、体動、体温又はこれらの組み合わせを示す等である。また、どのような生体情報によって計測装置の種類又は設定等は変更されてもよい。
【０１２６】
＜変形例＞
図１に示す全体構成では、「１１９番通報」等は、オペレータＭ３等が行ってもよい。この場合には、オペレータＭ３は、通報情報等を参照して通報を行う。なお、通報される内容には、保育士等からのヒアリング結果等が含まれてもよい。この通報の際には、通報情報の内容が、読み上げられる。そこで、この読み上げられる内容は、情報処理システムによってチェック及び記録されるのが望ましい。具体的には、情報処理システムは、読み上げられる内容を音声認識する。そして、情報処理システムは、通報情報と、読み上げられた内容とが一致するか否かをチェックする。次に、通報情報と、読み上げられた内容とが一致しない場合には、情報処理システムは、例えば、一致していない内容を音声で指摘したり、画面上で点滅表示させたりして訂正を促すようにする。一方で、通報情報と、読み上げられた内容とが一致する場合には、情報処理システムは、例えば、一致していることを知らせる表示を行う。このようにして、情報処理システムは、通報される内容の整合性をチェックしてもよい。
【０１２７】
また、上記のような通報がされた内容及びチェック結果等は、情報処理システムは、データセンター側等に、記録を生成して記憶し、情報共有してもよい。例えば、通報された内容は、音声認識され、通報内容として記録されてもよい。さらに、オペレータＭ３等によって、通報がされた場合には、情報処理システムは、携帯端末１４等に通報がされた時刻等を通知してもよい。
【０１２８】
ほかにも、情報処理システムは、いわゆるエスカレーション（ｅｓｃａｌａｔｉｏｎ）機能があってもよい。例えば、異常が検出された場合に、情報処理システムは、まず、携帯端末１４等（以下「第１連絡先」という。）、すなわち、保育士等に対して異常通知を行う。なお、情報処理システムは、まず、オペレータＭ３に対して異常通知を行い、その後、オペレータＭ３が保育士等に異常通知を行ってもよい。そして、情報処理システムは、第１連絡先に異常通知してから経過した時間を計測する。次に、情報処理システムは、異常通知してから経過した時間が、あらかじめ設定された所定時間を経過したか否かを判断する。なお、所定時間は、あらかじめ設定される。
【０１２９】
救急の観点からすると、異常が発生してから、できるだけ早く対応が行われる方が望ましい。そのため、救急の観点からすると、所定時間は、できるだけ短い時間が設定されるのが望ましい。一方で、短い時間に設定し過ぎると、対応が間に合っている場合であっても、エスカレーションの機能が発動してしまう場合がある。ゆえに、所定時間は、救急上、許容できる範囲であり、かつ、エスカレーションが頻発しにくい値に設定されるのが望ましい。例えば、所定時間は、「３０秒」乃至「２分」程度の値が設定されるのが望ましい。
【０１３０】
続いて、所定時間が経過したと判断すると、情報処理システムは、携帯端末１４以外の連絡先（以下「第２連絡先」という。）に異常通知を行う。なお、第２連絡先は、あらかじめ設定される。また、第２連絡先は、複数であってもよい。
【０１３１】
すなわち、異常が起き、異常通知がされてから所定時間が経過しても保育士によって、適切な対応がない場合には、情報処理システムは、別の職員等に異常通知を行う。このような機能があると、例えば、複数の異常が起き、一方の異常に保育士等が対応すると、他方の異常の対応が遅れる場合等がある。そこで、情報処理システムは、第１連絡先以外である第２連絡先にも異常通知を行う。このような場合であっても、別の職員等にも異常通知を行うことで、複数の者が対応する体制にでき、異常に対して対応が手遅れになるのを防ぐことができる。
【０１３２】
生体情報は、画像データ以外から取得されてもよい。例えば、情報処理システムは、心拍計等のセンサを有してもよい。この場合、心拍計等のセンサと接続（図示せず）される識別部１０Ｆ３は、心拍計等のセンサ個別のＩＤに基づいて対象者を識別し、データ蓄積部１０Ｆ４に提供してもよい。
【０１３３】
撮像装置は、可視光以外の分光感度があってもよい。例えば、撮像装置は、近赤外線等に分光感度があるのが望ましい。対象者が睡眠中である場合には、対象者の付近は、暗い照明条件である場合が多い。そこで、撮像装置は、近赤外線にも分光感度があると、暗い照明条件であっても対象者を撮像した画像データを生成できる。
【０１３４】
対象者は、児童に限られない。すなわち、対象者は、いわゆる「見守り」の対象となる者であればよい。したがって、対象者には、要介護者、老人又は病人等が含まれてもよい。
【０１３５】
参考とするガイドラインは、上記以外のガイドラインでもよい。例えば、国、地方自治体又はその他の組織等が法律、規則、推奨形式又は基準等で定める形式に基づいて、記録に設けられる項目は設定されてもよい。なお、地域ごとにガイドライン等が異なり、項目が異なる場合等では、地域ごとに項目が設定できてもよい。
【０１３６】
＜その他の適用例＞
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【０１３７】
また、全体構成図及び機能ブロック図で示す構成例は、情報処理システムによる情報処理方法の理解を容易にするために、主な機能に応じて分割したものである。したがって、処理単位の分割の仕方及び名称等によって、本願の発明が制限されることはない。また、情報処理システムによる処理は、処理内容に応じて更に多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位が更に多くの処理を含むように分割することもできる。
【０１３８】
なお、本発明に係る各処理の全部又は一部は、様々なプログラム言語で記述され、コンピュータに情報処理方法を実行させるためのプログラムによって実現されてもよい。すなわち、プログラムは、情報処理装置又は１以上の情報処理装置を含む情報処理システム等のコンピュータに各処理を実行させるためのコンピュータプログラムである。
【０１３９】
したがって、プログラムに基づいて情報処理方法が実行されると、コンピュータが有する演算装置及び制御装置は、各処理を実行するため、プログラムに基づいて演算及び制御を行う。また、コンピュータが有する記憶装置は、各処理を実行するため、プログラムに基づいて、処理に用いられるデータを記憶する。
【０１４０】
また、プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されて頒布することができる。なお、記録媒体は、磁気テープ、フラッシュメモリ、光ディスク、光磁気ディスク又は磁気ディスク等のメディアである。さらに、プログラムは、電気通信回線を通じて頒布することができる。
【０１４１】
なお、センサは、計測装置の一例である。また、児童は、対象者の一例である。さらに、サーバ１１は、情報処理装置の一例である。
【符号の説明】
【０１４２】
１０  情報処理システム
１１  サーバ
１２  撮像装置
１３  センサ
１４  携帯端末
１０Ｆ１  画像取得部
１０Ｆ２  生体情報取得部
１０Ｆ３  識別部
１０Ｆ４  データ蓄積部
１０Ｆ５  分析部
１０Ｆ６  異常検出部
１０Ｆ７  通報情報生成部
１０Ｆ８  対応記録生成部
１０Ｆ９  チェック記録生成部
Ｄ１  生体情報
Ｄ２  蓄積データ
Ｄ３  対象者
ＩＭＧ  画像データ
ＰＴＮ  柄
ＡＮＳ  判定結果
Ｍ１、Ｍ２  児童
Ｍ３  オペレータ
Ｍ４  保育士
【図１】
2019152914.tif 000003
【図２】
2019152914.tif 000004
【図３】
2019152914.tif 000005
【図４】
2019152914.tif 000006
【図５】
2019152914.tif 000007
【図６】
2019152914.tif 000008
【図７】
2019152914.tif 000009
【図８】
2019152914.tif 000010
【図９】
2019152914.tif 000011
【図１０】
2019152914.tif 000012
【図１１】
2019152914.tif 000013
【図１２】
2019152914.tif 000014
【図１３】
2019152914.tif 000015
【図１４】
2019152914.tif 000016
【図１５】
2019152914.tif 000017
【図１６】
2019152914.tif 000018