(57)【要約】【課題】集団における、ストレス状態を評価することができるストレス状態評価装置及びプログラムを提供する。【解決手段】ストレス状態評価装置は、集団を構成する各個人から生体データを取得する取得手段４２と、前記取得手段４２から取得した生体データから各個人の非ストレス状態を特定する第１の特定手段４８と、前記第１の特定手段４８で特定した各個人の非ストレス状態により各個人のストレス状態の判断基準を調整する調整手段５０と、前記取得手段４８から取得した生体データから前記調整手段５０により調整した判断基準で各個人のストレス状態を特定する第２の特定手段５４と、前記第２の特定手段により特定された各個人のストレス状態から前記集団としてのストレス状態を演算する演算手段５６と、を有する。【選択図】図３
2019195427.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
集団を構成する各個人から生体データを取得する取得手段と、
前記取得手段から取得した生体データから各個人の非ストレス状態を特定する第１の特定手段と、
前記第１の特定手段で特定した各個人の非ストレス状態により各個人のストレス状態の判断基準を調整する調整手段と、
前記取得手段から取得した生体データから前記調整手段により調整した判断基準で各個人のストレス状態を特定する第２の特定手段と、
前記第２の特定手段により特定された各個人のストレス状態から前記集団としてのストレス状態を演算する演算手段と、
を有するストレス状態評価装置。
【請求項２】
前記第１の特定手段は、ストレス状態調査を実施した結果により非ストレス状態を特定する請求項１記載のストレス状態評価装置。
【請求項３】
前記第１の特定手段は、予め定められた期間毎にストレス状態調査を実施した結果により非ストレス状態を特定する請求項２記載のストレス状態評価装置。
【請求項４】
前記第１の特定手段は、前記取得手段により取得した生体データが変化した場合にストレス状態調査を実施した結果により非ストレス状態を特定する請求項２記載のストレス状態評価装置。
【請求項５】
前記第１の特定手段は、ストレス状態調査を実施した結果を学習して非ストレス状態を特定する請求項２から４いずれか記載のストレス状態評価装置。
【請求項６】
前記第１の特定手段は、個人が寝ている間に前記取得手段から取得した生体データを含めて非ストレス状態を特定する請求項２記載のストレス状態評価装置。
【請求項７】
前記演算手段により演算した演算結果を出力する出力手段をさらに有する請求項１から６いずれか記載のストレス状態評価装置。
【請求項８】
前記出力手段は、演算結果を表示するように出力する請求項７記載のストレス状態評価装置。
【請求項９】
前記出力手段は、前記集団におけるストレス状態にある人数を表示するように出力する請求項８記載のストレス状態評価装置。
【請求項１０】
前記出力手段は、前記集団におけるストレス状態の強度を表示するように出力する請求項８記載のストレス状態評価装置。
【請求項１１】
前記出力手段は、時系列のグラフとして表示するように出力する請求項８から１１いずれか記載のストレス状態評価装置。
【請求項１２】
集団を構成する各個人に装着され、生体データを検出する検出装置と、
前記検出装置に接続されたサーバと、
前記サーバからの出力を表示する表示装置と、
を有し、
前記サーバは、
前記検出装置から生体データを取得する取得手段と、
前記取得手段から取得した生体データから各個人の非ストレス状態を特定する第１の特定手段と、
前記第１の特定手段から取得した各個人の非ストレス状態により各個人のストレス状態の判断基準を調整する調整手段と、
前記取得手段から取得した生体データから前記調整手段により調整した判断基準で各個人のストレス状態を特定する第２の特定手段と、
前記第２の特定手段により特定された各個人のストレス状態から前記集団としてのストレス状態を演算する演算手段と、
前記演算手段の演算結果を前記表示装置に表示するように出力する出力手段と、
を有するストレス状態評価システム。
【請求項１３】
集団を構成する各個人から生体データを取得するステップと、
取得した生体データから各個人の非ストレス状態を特定するステップと、
特定した各個人の非ストレス状態により各個人のストレス状態の判断基準を調整するステップと、
調整した判断基準で各個人のストレス状態を特定するステップと、
特定した各個人のストレス状態から前記集団としてのストレス状態を演算するステップと、
を有するコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ストレス状態評価装置、ストレス状態評価システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、個人のバイタルデータ及びライフスタイルデータと疾患の判断に利用するファクタとを入力する入力手段と、この入力手段により入力された個人のデータ及びファクタを記憶する記憶手段と、この記憶手段に記憶された全入力者数分又は選択された複数の入力者数分のデータ及びファクタを時系列に表示する表示手段とを備えることを特徴とする健康管理支援装置を開示する。
【０００３】
特許文献２は、ネットワークを介して前記複数の個人のそれぞれに対する個別のストレス情報を受信するステップと、処理システムにおいて、前記複数の個人のそれぞれに対する個別のストレス情報を統計的に処理することにより、前記複数の個人のストレスレベルの統計値を生成するステップを含むシステムを開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−２３９５６６号公報
【特許文献２】特表２０１７−５３３８０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来例のように、生体データを測定してストレスの見える化を行うことが考えられているが、平時の測定値が高い人や、低い人が存在する。このように個人によって閾値のバラツキが存在するデータをそのまま利用すると、分析の精度が悪くなる虞がある。
なお、ストレスとは、生体が受ける精神的なひずみをいう。
【０００６】
本発明は、集団における、ストレス状態を評価することができるストレス状態評価装置及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に係る本発明は、集団を構成する各個人から生体データを取得する取得手段と、前記取得手段から取得した生体データから各個人の非ストレス状態を特定する第１の特定手段と、前記第１の特定手段で特定した各個人の非ストレス状態により各個人のストレス状態の判断基準を調整する調整手段と、前記取得手段から取得した生体データから前記調整手段により調整した判断基準で各個人のストレス状態を特定する第２の特定手段と、前記第２の特定手段により特定された各個人のストレス状態から前記集団としてのストレス状態を演算する演算手段と、を有するストレス状態評価装置である。
なお、ストレス状態とは、ストレスがある状態をいい、非ストレス状態とはストレスが無い状態をいう。非ストレス状態には、睡眠時のようになんらストレスが感じられない状態（睡眠時）と、通常の業務を行っていてストレスが感じられない状態（平時）とがある。
【０００８】
請求項２に係る本発明は、前記第１の特定手段は、ストレス状態調査を実施した結果により非ストレス状態を特定する請求項１記載のストレス状態評価装置である。
【０００９】
請求項３に係る本発明は、前記第１の特定手段は、予め定められた期間毎にストレス状態調査を実施した結果により非ストレス状態を特定する請求項２記載のストレス状態評価装置である。
【００１０】
請求項４に係る本発明は、前記第１の特定手段は、前記取得手段により取得した生体データが変化した場合にストレス状態調査を実施した結果により非ストレス状態を特定する請求項２記載のストレス状態評価装置である。
【００１１】
請求項５に係る本発明は、前記第１の特定手段は、ストレス状態調査を実施した結果を学習して非ストレス状態を特定する請求項２から４いずれか記載のストレス状態評価装置である。
【００１２】
請求項６に係る本発明は、前記第１の特定手段は、個人が寝ている間に前記取得手段から取得した生体データを含めて非ストレス状態を特定する請求項２記載のストレス状態評価装置である。
【００１３】
請求項７に係る本発明は、前記演算手段により演算した演算結果を出力する出力手段をさらに有する請求項１から６いずれか記載のストレス状態評価装置ある。
【００１４】
請求項８に係る本発明は、前記出力手段は、演算結果を表示するように出力する請求項７記載のストレス状態評価装置である。
【００１５】
請求項９に係る本発明は、前記出力手段は、前記集団におけるストレス状態にある人数を表示するように出力する請求項８記載のストレス状態評価装置である。
【００１６】
請求項１０に係る本発明は、前記出力手段は、前記集団におけるストレス状態の強度を表示するように出力する請求項８記載のストレス状態評価装置である。
【００１７】
請求項１１に係る本発明は、前記出力手段は、時系列のグラフとして表示するように出力する請求項８から１１いずれか記載のストレス状態評価装置である。
【００１８】
請求項１２に係る本発明は、集団を構成する各個人に装着され、生体データを検出する検出装置と、前記検出装置に接続されたサーバと、前記サーバからの出力を表示する表示装置と、を有し、前記サーバは、前記検出装置から生体データを取得する取得手段と、前記取得手段から取得した生体データから各個人の非ストレス状態を特定する第１の特定手段と、前記第１の特定手段から取得した各個人の非ストレス状態により各個人のストレス状態の判断基準を調整する調整手段と、前記取得手段から取得した生体データから前記調整手段により調整した判断基準で各個人のストレス状態を特定する第２の特定手段と、前記第２の特定手段により特定された各個人のストレス状態から前記集団としてのストレス状態を演算する演算手段と、前記演算手段の演算結果を前記表示装置に表示するように出力する出力手段と、を有するストレス状態評価システムである。
なお、検出装置とサーバとの接続及びサーバと表示装置との接続には、有線や無線、さらにはインターネットを介して接続されている場合が含まれる。
【００１９】
請求項１３に係る本発明は、集団を構成する各個人から生体データを取得するステップと、取得した生体データから各個人の非ストレス状態を特定するステップと、特定した各個人の非ストレス状態により各個人のストレス状態の判断基準を調整するステップと、調整した判断基準で各個人のストレス状態を特定するステップと、特定した各個人のストレス状態から前記集団としてのストレス状態を演算するステップと、を有するコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２０】
請求項１、１２又は１３に係る本発明によれば、集団における、ストレス状態を評価することができる。
【００２１】
請求項２に係る本発明によれば、請求項１に係る本発明の効果に加えて、何ら調査しない場合と比較して、非ストレス状態を正確に把握することができる。
【００２２】
請求項３に係る本発明によれば、請求項２に係る本発明の効果に加えて、定期的に非ストレス状態の定義を更新することができる。
【００２３】
請求項４に係る本発明によれば、請求項２に係る本発明の効果に加えて、生体データが変化した毎に非ストレス状態の定義を更新することができる。
【００２４】
請求項５に係る本発明によれば、請求項２〜４いずれかに係る本発明の効果に加えて、なんら学習しない場合と比較して、非ストレス状態を正確に把握することができる。
【００２５】
請求項６に係る本発明によれば、請求項２に係る本発明の効果に加えて、睡眠時の生体データを参考して非ストレス状態を特定することができる。
【００２６】
請求項７に係る本発明によれば、請求項１から６いずれかに係る発明の効果に加えて、集団における、ストレス評価の結果を出力することができる。
【００２７】
請求項８に係る本発明によれば、請求項７に係る発明の効果に加えて、ストレス評価の結果を表示できるように出力することができる。
【００２８】
請求項９に係る本発明によれば、請求項８に係る発明の効果に加えて、集団におけるストレス状態にある人数を表示することができる。
【００２９】
請求項１０に係る本発明によれば、請求項８に係る発明の効果に加えて、集団におけるストレス状態の強度を表示することができる。
【００３０】
請求項１１に係る本発明によれば、請求項９又は１０に係る発明の効果に加えて、時系列的なストレス状態の変化を表示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実施形態に係るストレス状態評価システムを示す構成図である。
【図２】本発明の実施形態に用いたサーバの制御部のハードウエアを示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に用いたサーバの制御部の機能を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施形態に用いたスマートフォンの表示例を示す説明図である。
【図５】本発明の実施形態に用いたサーバの制御フローを示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態において、個人別のストレス計算値を示す線図である。
【図７】本発明の実施形態において、ストレス状態にある人数を示す線図である。
【図８】本発明の実施形態において、個人のストレスを個人毎に分析し積み上げた結果を示す線図である。
【図９】本発明の実施形態において、集団のストレス計算値を日付単位で示す線図である。
【図１０】本発明の実施形態において、過去１か月当たりの集団のストレスを各曜日平均値として示す線図である。
【図１１】本発明の実施形態において、ストレス状態の人数について通知するタイミングを示す線図である。
【図１２】本発明の実施形態において、集団のストレス計算値を日付単位で集計した場合の通知するタイミングを示す線図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態に係るストレス状態評価システム１０を示す。
【００３３】
ストレス状態評価装置１０は、複数の検出装置１２ａ，１２ｂ，１２ｃと、これら検出装置に接続されたサーバ１４と、サーバ１４からの出力を表示する表示装置１６ａ，１６ｂとを有する。
【００３４】
複数の検出装置１２ａ，１２ｂ，１２ｃは、ウェアラブル端末（個人が身に付けるタイプの端末）である。ウェアラブル端末１２ａ，１２ｂ，１２ｃは、生体データを検出するもので、個人の心拍変動を検出する心拍計（脈拍計でもよい）及び加速度を検出する加速度計を有するものであればよく、この実施形態においては、ウェアラブル端末１２ａ，１２ｂが時計型であり、ウェアラブル端末１２ｃが衣類型である。ウェアラブル端末１２ａ，１２ｂ，１２ｃには、その他に手首又は足首に巻くバンド型、メガネ型、帽子型さらには接着パッチ型等が含まれる。ウェアラブル端末１２ａ，１２ｂは、例えばBluetooth（近距離無線通信規格の一つであって登録商標である）を介してスマートフォン１８又は画像形成装置２０に検出した生体データを送る。スマートフォン１８及び画像形成装置２０からは、無線又は有線或はインターネットを介してサーバ１４へ生体データが送られるようになっている。また、ウェアラブル端末１２ｃは、例えばWi-Fi（無線LANの一種であり、登録商標である）によりサーバ１４へ生体データを送る。
【００３５】
サーバ１４は、既存のシステムやデータベースと連携して会社の従業員等の集団の健康管理を行うようにしてもよい。例えば従業員の勤怠を管理する勤怠システム２２、従業員の健康診断結果を格納してある健康診断結果データベース２４及び従業員の福利厚生を管理する福利厚生システム２６から従業員に関するデータを取得し、ストレス状態との関連性を把握するようにしてもよい。
【００３６】
サーバ１４は、ウェアラブル端末１２ａ，１２ｂ，１２ｃから生体データを取得し、この生体データから個人及び集団のストレス状態を評価し、評価した結果を例えば個人用のスマートフォンである表示装置１６ａに情報を通知し、或は管理者のパーソナルコンピュータである表示装置１６ｂに情報を通知する。
【００３７】
図２は、サーバ１４における制御部２８のハードウエア構成を示す。
制御部２８は、ＣＰＵ３０、メモリ３２、記憶装置３４、入力インターフェイス３６及び出力インターフェイス３８を有し、これらが制御バス４０を介して接続されている。
【００３８】
ＣＰＵ３０は、メモリ３２に格納された制御プログラムに基づいて予め定められた処理を実行する。入力ンターフェイス３６は、ネットワーク等を介してデータが入力される。出力インターフェイス３８は、ネットワーク等に向けてデータを出力する。記憶装置５８は、例えばハードディスク等からなる。
【００３９】
図３は、サーバ１４における制御部２８の機能ブロック図である。
【００４０】
データ取得部４２は、前述した入力インターフェイス３６を介して生体データを取得する。データ解析部４４は、データ取得部４２で取得した生体データを解析する。出力手段を構成する表示内容生成部４６は、データ解析部４４で解析された結果から表示すべき内容を生成し、出力する。
【００４１】
データ解析部４４は、第１の特定部４８、調整部５０、変動検出部５２、第２の特定部５４及び集団解析部５６から構成されている。第１の特定部４８は、個人特性解析部５８及び学習部６０を有する。個人特性解析部５８は、例えばデータ取得部４２により取得された心拍変動からＲＲ間隔時系列の周波数成分をパワースペクトル分析する。ＲＲ間隔時系列の周波数成分のうち、交換神経活動の影響を受ける低周波成分（ＬＦ：Low Frequency）と、副交換神経の影響を受ける高周波成分（ＨＦ：High Frequency）とを求め、さらに交換神経活動指標（ＬＦ／ＨＦ）を求める。この交換神経活動指標（ＬＦ／ＨＦ）により非ストレス状態であるかストレス状態であるかを判断する。
【００４２】
学習部６０は、例えばストレス状態調査を実施した結果により学習する。ストレス状態調査は、例えば図４に示すように、各個人のスマートフォン１８に調査票を送る。調査票は、簡易には「ストレスを感じていない」又は「ストレスを感じている」の２者選択であってもよいし、さらに詳細に「仕事はつらいですか？」「疲れや不安はありますか？」「相談相手はいますか？」「家庭や仕事に満足していますか？」等の質問をするようにしてもよい。
【００４３】
学習部６０は、上記ストレス状態調査の結果を教師データとして学習する。ストレス状態調査は、予め定められた期間毎に行ってもよいし、交換神経活動指標（ＬＦ／ＨＦ）が予め定められた値よりも上昇した場合に行ってもよい。新しく受け付けたストレス状態調査の結果は過去に遡って反映させるようにする。
【００４４】
また、寝ている場合のストレス状態を参考してもよい。寝ているか否かは、例えば検出装置１２ａ，１２ｂ，１２ｃに搭載されている加速度センサからの出力でほとんど動かない状態を寝ているときとすることができる。また、上記ストレス状態調査の代わりに寝ているときの出力を非ストレス状態として判定することもできる。
【００４５】
調整部５０は、第１の特定部４６で特定した各個人の非ストレス状態から非ストレス状態にあるかストレス状態にあるかの判断基準を調整する。ストレスを感じるかいなかは個人差が大きい。このため、個人毎に判断基準を調整する必要がある。
【００４６】
変動検出部５２は、非ストレス状態からの変動を検出する。検出は、調整部５０で調整された判断基準に従い、非ストレス状態からの変化と、どのように変化したのかを検出する。非ストレス状態からの変動は、例えば副交換神経の活動が優位な状態から交換神経の活動が優位となった場合に検出する。
【００４７】
第２の特定部５４は、変動検出部５２でストレス状態となったことが検出されると、当該個人がストレス状態となったことを特定する。
【００４８】
集団解析部５６は、変動検出部５２により各個人のストレス変動を収集し、集団としての変化を解析する。集団解析部５６においては、変動検出部５２で検出された各個人のストレス状態を各個人の特性毎に集団でまとめるように調整する。例えば非ストレス状態から交換神経活動が優位な個人にはストレスを低く抑えるようにし、非ストレスから副交換神経活動が優位な個人にはストレスを高くするようにバイアスをかける。
【００４９】
図５は、サーバ１４における制御動作を示すフローチャートである。
まずステップＳ１０において、心拍データを取得する。次のステップＳ１２においては、ステップＳ１０で取得した心拍データから交換神経、副交換神経の活動比率を計算する。次のステップＳ１４においては、ストレス状態調査結果や個人の行動により学習して非ストレス状態を特定する。
【００５０】
次のステップＳ１６においては、集計方法を判定する。集計方法としては、人数集計かストレス値集計がある。集計方法は、例えば管理者からの指示により決定される。
【００５１】
ステップＳ１６において、人数集計であると判定された場合は、ステップＳ１８に進み、非ストレス状態からの変動を検出し、次のステップＳ２０においては、集団での高ストレス状態の人数を集計し、次のステップＳ２２において、ストレス状態毎の人数を表示するように出力する。
【００５２】
一方、ステップＳ１６において、ストレス値集計であると判定された場合は、ステップＳ２４に進み、各個人の非ストレス状態を基準に交換神経、副交感神経の活動比率を再計算し、次ののステップＳ２６においては、集団での交換神経、副交換神経の活動比率を集計し、次のステップＳ２２において、組織全体の交換神経、副交換神経の活動バランス（ストレス状態の強度）を表示するように出力する。
【００５３】
次に表示例について説明する。
図６は、個人別ストレス計算値の推移を示す。
なお、横軸は、１日の時刻を示し、縦軸は、交換神経活動指標（ＬＦ／ＨＦ）に対応する相対値を示す。
【００５４】
ストレス状態にある個人の人数を表示する場合、非ストレス状態であるかストレス状態であるかの判断基準（閾値）を一律に例えば４０にすると、例えば６時半から１２時の間、個人Ａは、ストレス状態であり、個人Ｂは非ストレス状態となる。これでは、集団でストレス状態にある個人の人数が１人ということになってしまう。
【００５５】
しかしながら、個人Ｂは、ストレス状態であり、判断を誤ってしまう。そこで、個人Ｂの閾値は２０程度にすれば、個人Ｂもストレス状態であることが把握され、図７の第１例に示すように、個人Ｂもストレス状態の人数に含まれるようになる。
【００５６】
図８は、第２例であり、個人のストレスを個人毎に分析し、積み上げた結果を示す。この例においては、個人Ａには例えば２０％程度のバイアスしかかけていないが、個人Ｂには例えば４００％程度のバイアスをかけ、個人間の差がないようにバランスを保つようにしている。
【００５７】
図９は、第３例であり、個人Ａ，個人Ｂ，個人Ｃからなる集団の日付単位のストレス値を示す。ここでも個人Ａ〜Ｃの個人差が考慮され、非ストレス状態によって調整されて積み上げられている。表示の時間軸は、週単位や月単位でもよく、自由に変更することができるようになっている。
【００５８】
図１０は、過去１か月の当たりの集団のストレスであって、各曜日の平均値を示す。例えば月曜日が終段としてのストレスが高いことがわかる。各日付、各時間帯等によっても表示するようにしてもよい。
【００５９】
図１１、図１２は、どのタイミングで管理者に通知するかを矢印で示している。例えば図１１においては、集団としてのストレス状態に変化する時に通知する。また、図１２においては、ストレス状態が続いた時に通知する。例えば３日連続して予め定められた値を越えた場合に通知するようになっている。
【符号の説明】
【００６０】
１０    ストレス状態評価システム
１２ａ〜１２ｃ    検出装置
１４    サーバ
１６ａ，１６ｂ    表示装置
１８    スマートフォン
２０    画像形成装置
２８    制御部
【図１】
2019195427.tif 000003
【図２】
2019195427.tif 000004
【図３】
2019195427.tif 000005
【図４】
2019195427.tif 000006
【図５】
2019195427.tif 000007
【図６】
2019195427.tif 000008
【図７】
2019195427.tif 000009
【図８】
2019195427.tif 000010
【図９】
2019195427.tif 000011
【図１０】
2019195427.tif 000012
【図１１】
2019195427.tif 000013
【図１２】
2019195427.tif 000014