(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の状態を示す生体データを取得する生体データ取得部と、
上記生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得部と、
上記生体の活動状態を示す活動データを取得する活動データ取得部と、に通信可能に接続され、
上記生体データ取得部は、上記生体データとして、上記生体の皮膚表面の水分量、上記生体の体温、および上記生体の脈拍の少なくともいずれかを示すデータを取得し、
上記活動データ取得部は、加速度センサを備え、上記加速度センサが検知する上記生体の動きに伴う加速度に基づき算出される上記生体の活動量を、上記活動データとして取得し、
（１）上記生体データ取得部が取得した上記生体データと、（２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得部が取得した上記環境データの少なくともいずれかと、上記活動データ取得部が取得した上記活動データとに対応付けられた、生体データの経時的な推移を示す生体データパターンと、を照合する照合部と、
上記照合部の照合結果に基づいて、上記生体データ取得部が上記生体データを取得した後の、当該生体データの経時的な推移を予測する予測部と、を備えることを特徴とする生体状態予測装置。
【請求項２】
上記予測部が予測した上記生体データの経時的な推移に基づいて、上記生体に体調変化が生じる可能性を低減させるための対策を示す支援データを生成する支援データ生成部を備えることを特徴とする請求項１に記載の生体状態予測装置。
【請求項３】
上記予測部は、上記生体データパターンにおける生体データが示す値または当該値の累積値が所定値に達する時期を予測することを特徴とする請求項１または２に記載の生体状態予測装置。
【請求項４】
（１）予め設定された上記属性を示す複数の属性値に対応付けられた複数の生体データパターンの中から上記属性データに対応する生体データパターン、および（２）予め設定された所定の環境の状態を示す複数の環境値に対応付けられた複数の生体データパターンの中から上記環境データに対応する生体データパターン、の少なくともいずれかの生体データパターンを特定する特定部をさらに備え、
上記照合部は、上記特定部が特定した生体データパターンを上記照合に用いることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の生体状態予測装置。
【請求項５】
上記生体データ取得部は、上記生体データを複数の時刻において取得し、
上記照合部は、上記生体データ取得部が取得した複数の生体データを用いて照合を行うことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の生体状態予測装置。
【請求項６】
上記照合部が照合に用いる生体データパターンは複数特定されており、
上記照合部は、上記複数の生体データを用いて、複数特定されている上記生体データパターンの中から１つの生体データパターンを選択し、
上記予測部は、上記照合部が選択した生体データパターンを用いて、上記生体データの経時的な推移を予測することを特徴とする請求項５に記載の生体状態予測装置。
【請求項７】
上記環境データ取得部は、上記環境データを複数の時刻において取得し、
上記照合部は、上記環境データ取得部が取得した複数の環境データを用いて特定された生体データパターンを用いて照合を行うことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の生体状態予測装置。
【請求項８】
上記環境データ取得部が取得した複数の環境データのそれぞれに対応付けられた複数の生体データパターンを用いて、上記照合部が照合に用いる生体データパターンを生成するパターン生成部をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の生体状態予測装置。
【請求項９】
上記環境データ取得部は、上記環境データとして、上記環境の温度および湿度の少なくともいずれかを示すデータを取得することを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の生体状態予測装置。
【請求項１０】
上記属性は、上記生体の体格、年齢および性別の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の生体状態予測装置。
【請求項１１】
生体の状態を示す生体データを取得する生体データ取得工程と、
上記生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得工程と、
上記生体の活動状態を示す活動データを取得する活動データ取得工程と、
（１）上記生体データ取得工程において取得した上記生体データと、（２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得工程において取得した上記環境データの少なくともいずれかと、上記活動データ取得工程において取得した上記活動データとに対応付けられた、生体データの経時的な推移を示す生体データパターンと、を照合する照合工程と、
上記照合工程における照合結果に基づいて、上記生体データ取得工程において上記生体データを取得した後の、当該生体データの経時的な推移を予測する予測工程と、を含み、
上記生体データ取得工程では、上記生体データとして、上記生体の皮膚表面の水分量、上記生体の体温、および上記生体の脈拍の少なくともいずれかを示すデータを取得し、
上記活動データ取得工程では、加速度センサが検知する上記生体の動きに伴う加速度に基づき算出される上記生体の活動量を、上記活動データとして取得することを特徴とする生体状態予測方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の生体状態予測装置としてコンピュータを機能させるための生体状態予測プログラムであって、上記照合部および上記予測部としてコンピュータを機能させるための生体状態予測プログラム。
【請求項１３】
計時部と、
生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得部と、
上記生体の活動状態を示す活動データを取得する活動データ取得部と、に通信可能に接続され、
上記活動データ取得部は、加速度センサを備え、上記加速度センサが検知する上記生体の動きに伴う加速度に基づき算出される上記生体の活動量を、上記活動データとして取得し、
（１）上記計時部が計時した現在時刻と、（２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得部が取得した上記環境データの少なくともいずれかと、上記活動データ取得部が取得した上記活動データとに対応付けられた、生体データの経時的な推移を示す生体データパターンと、を照合する照合部と、
上記照合部の照合結果に基づいて、上記計時部が計時した現在時刻後の、上記生体データの経時的な推移を予測する予測部と、を備え、
上記生体データは、上記生体の皮膚表面の水分量、上記生体の体温、および上記生体の脈拍の少なくともいずれかを示すデータであることを特徴とする生体状態予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下の開示は、生体状態予測装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、体調に異変が生じる前段階で異変発生の可能性をユーザに対し注意喚起する技術が開発されている。このような技術の一例が、例えば特許文献１に開示されている。【０００３】
特許文献１の健康管理システムは、蓄積された身体情報および環境情報に基づいてユーザの体調変化と環境情報との相関を分析し、当該分析結果である要因解析データと、新たに取得した環境情報とを照合してユーザの体調変化を予測する。そして、体調変化の予測結果をユーザに通知する。これにより、近い将来ユーザに生じ得る体調変化を予測し、実際に異変が発生する前段階で、その予測結果をユーザに通知することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】日本国特許公報「特開２０１３−２３８９７０号公報（２０１３年１１月２８日公開）」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の健康管理システムでは、近い将来に生じ得る体調変化を予測することはできるが、体調変化が生じ得る具体的な時期を特定することは困難である。そのため、通知を受けたユーザは、体調変化が生じないための予防を適切な時期に行うことができない可能性がある。【０００６】
以下の開示は、前記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザに体調変化が生じ得る時期を予測することが可能な生体状態予測装置等を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る生体状態予測装置は、生体の状態を示す生体データを取得する生体データ取得部と、上記生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得部と、に通信可能に接続され、（１）上記生体データ取得部が取得した上記生体データと、（２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得部が取得した上記環境データの少なくともいずれかに対応付けられた、生体データの経時的な推移を示す生体データパターンと、を照合する照合部と、上記照合部の照合結果に基づいて、上記生体データ取得部が上記生体データを取得した後の、当該生体データの経時的な推移を予測する予測部と、を備える構成である。【０００８】
さらに、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る生体状態予測方法は、生体の状態を示す生体データを取得する生体データ取得工程と、上記生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得工程と、（１）上記生体データ取得工程において取得した上記生体データと、（２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得工程において取得した上記環境データの少なくともいずれかに対応付けられた、生体データの経時的な推移を示す生体データパターンと、を照合する照合工程と、上記照合工程における照合結果に基づいて、上記生体データ取得工程において上記生体データを取得した後の、当該生体データの経時的な推移を予測する予測工程と、を含む方法である。【０００９】
さらに、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る生体状態予測装置は、計時部と、生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得部と、に通信可能に接続され、（１）上記計時部が計時した現在時刻と、（２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得部が取得した上記環境データの少なくともいずれかに対応付けられた、生体データの経時的な推移を示す生体データパターンと、を照合する照合部と、上記照合部の照合結果に基づいて、上記計時部が計時した現在時刻後の、上記生体データの経時的な推移を予測する予測部と、を備える構成である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一態様によれば、ユーザ（生体）に体調変化が生じ得る時期を予測することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態１に係るユーザ支援システムの構成の一例を示す図である。
【図２】生体データパターンの一例を示す図であり、（ａ）は記憶部に格納されている生体データパターンの一例を示し、（ｂ）は生体データパターン特定部が特定した生体データパターンの一例を示す。
【図３】実施形態１、２および４に係る生体データの予測方法の一例を示すフローチャートである。
【図４】実施形態２に係るユーザ支援システムの構成の一例を示す図である。
【図５】生体データパターン特定部が特定した生体データパターンの一例を示す図である。
【図６】実施形態２の変形例に係る生体データの予測方法の一例を示すフローチャートである。
【図７】実施形態３に係るユーザ支援システムの構成の一例を示す図である。
【図８】ユーザの活動量に対応付けられた生体データパターンの一例を示す図である。
【図９】実施形態３に係る生体データの予測方法の一例を示すフローチャートである。
【図１０】実施形態４に係るユーザ支援システムの構成の一例を示す図である。
【図１１】実施形態５に係るユーザ支援システムの構成の一例を示す図である。
【図１２】生体データパターン特定部が特定した生体データパターンの一例を示す図である。
【図１３】実施形態５に係る生体データの予測方法の一例を示すフローチャートである。
【図１４】実施形態６に係るユーザ支援システム１Ｅの構成の一例を示す図である。
【図１５】実施形態６に係る生体データの予測方法の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
〔実施形態１〕
本発明の一実施形態について、図１〜図３に基づいて説明する。
【００１３】
＜ユーザ支援システム１＞
図１は、本実施形態に係るユーザ支援システム１の構成の一例を示す図である。ユーザ支援システム１は、ユーザ（生体）の体調変化を予測し、予測結果に基づいてユーザの体調管理を支援する。図１に示すように、ユーザ支援システム１は、生体状態予測装置１０、環境センサ２０（環境データ取得部）、生体センサ３０（生体データ取得部）および表示装置４０を備える。生体状態予測装置１０は、環境センサ２０、生体センサ３０および表示装置４０と通信可能に接続されている。なお、生体状態予測装置１０については後述する。
【００１４】
環境センサ２０は、ユーザを含む環境における温度および湿度の少なくともいずれかを示すデータを環境データとして取得し、生体状態予測装置１０に送信する。本実施形態の環境センサ２０としては、温度センサまたは湿度センサが挙げられる。これに限らず、環境センサ２０は、ユーザに照射される紫外線の紫外線量を測定するＵＶ（UltraViolet）センサ、またはユーザに照射される光の照度量を測定する照度センサであってもよい。以降、環境センサ２０が温度センサであるものとして説明する。
【００１５】
なお、生体状態予測装置１０は、環境センサ２０の代わりに、環境データを取得可能な受信装置（不図示）（環境データ取得部）に接続されていてもよい。この場合、受信装置は、環境データを格納する外部装置から環境データを取得する。環境データは、例えば、ユーザが存在する環境（地域）の天候情報であってよく、受信装置は、ネットワーク回線を介して、外部装置から環境データを取得する。
【００１６】
生体センサ３０は、ユーザの状態を示す生体データを取得する。生体センサ３０は、例えば、ユーザの皮膚表面の水分量、ユーザの体温、またはユーザの脈拍（脈波）を示すデータを、生体データとして取得する。すなわち、生体センサ３０は、上記水分量を測定する発汗量センサ、上記体温を測定する体温計、または上記脈拍を測定する脈拍計で実現される。本実施形態では、生体センサ３０が発汗量センサであるものとして説明する。
【００１７】
表示装置４０は、生体状態予測装置１０が生成した、ユーザに体調変化が生じる可能性を低減させるための対策を示す支援データを表示する。ユーザ支援システム１は、支援データが示す内容をユーザに提示することが可能な提示装置を備えていればよく、表示装置４０の代わりに、例えば当該内容を音声として出力するスピーカを提示装置として備えていてもよい。
【００１８】
＜生体状態予測装置の構成＞
次に、生体状態予測装置１０について、図１および図２を用いて説明する。生体状態予測装置１０は、ユーザの状態を予測するものであり、図１に示すように、制御部１１および記憶部１２を備えている。
【００１９】
制御部１１は、生体状態予測装置１０を統括的に制御するものであり、生体データパターン特定部１１１（特定部）、照合部１１２、生体データ推移予測部１１３（予測部）および支援データ生成部１１４を備えている。制御部１１の具体的構成については後述する。
【００２０】
記憶部１２は、制御部１１が実行する各種の制御プログラム等を記憶するものであり、例えばハードディスク、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶装置によって構成される。記憶部１２には、例えば、生体データパターン特定部１１１が特定対象とする生体データパターン、および当該特定時に参照する属性データが格納されている。属性データとは、ユーザの体格、年齢および性別の少なくともいずれかを含むユーザの属性を示すデータである。ユーザの体格とは、身長、体重、体脂肪率等のユーザの身体の状態に関連する属性である。生体データパターンについては後述する。
【００２１】
なお、生体データパターンおよび属性データは、記憶部１２に予め記憶されている必要は必ずしもなく、生体データパターン特定部１１１による生体データパターンの特定処理が行われるときに存在していればよい。この場合、生体データパターンおよび属性データは、例えば、上記特定処理時に、ユーザ操作を入力する入力部（不図示）から入力されればよい。
【００２２】
（制御部の構成）
生体データパターン特定部１１１は、照合部１１２が、生体センサ３０が取得した生体データとの照合に用いる生体データパターンを特定するものである。生体データパターンは生体データの経時的な推移を示すものである。本実施形態では、生体データパターンはユーザの発汗量の経時的な推移を示す。
【００２３】
具体的には、生体データパターン特定部１１１は、予め設定されたユーザの属性を示す複数の属性値に対応付けられた複数の生体データパターンの中から、記憶部１２に格納された属性データに対応する生体データパターンを特定する。また、生体データパターン特定部１１１は、予め設定された所定の環境の状態を示す複数の環境値に対応付けられた複数の生体データパターンの中から、環境センサ２０が取得した環境データに対応する生体データパターンを特定する。
【００２４】
すなわち、（１）属性値のみに対応付けられた生体データパターンが準備されている場合には、生体データパターン特定部１１１は、属性データのみを用いて、当該属性データに対応する生体データパターンを特定する。また、（２）環境値のみに対応付けられた生体データパターンが準備されている場合には、生体データパターン特定部１１１は、環境データのみを用いて、当該環境データに対応する生体データパターンを特定する。また、（３）属性値および環境値の両方に対応付けられた生体データパターンが準備されている場合には、生体データパターン特定部１１１は、属性データおよび環境データの両方を用いて、当該属性データおよび環境データに対応する生体データパターンを特定する。なお、本実施形態では、上記（３）の場合について説明する。
【００２５】
生体データパターン特定部１１１が特定する生体データパターンの一例について、図２を用いて説明する。図２は、生体データパターンの一例を示す図であり、（ａ）は記憶部１２に格納されている生体データパターンの一例を示し、（ｂ）は生体データパターン特定部１１１が特定した生体データパターンの一例を示す。
【００２６】
図２の（ａ）に示すように、記憶部１２には、予め設定された複数の温度（環境値）のそれぞれに対応付けられた生体データパターンが複数格納されている。図２の（ａ）の例では、温度が２０℃、３０℃および４０℃のときの生体データパターンが準備されている。当然ながら、これ以外の温度における生体データパターンが複数準備されていてもよい。また、準備されていない温度については、生体データパターン特定部１１１が、準備されている生体データパターンを用いて補間処理（内挿または外挿）を行うことにより、生体データパターンを生成してもよい。
【００２７】
また、図２の（ａ）に示すように、予め設定されたユーザの年齢および性別を示す複数の属性値に対応付けられた生体データパターンが複数準備されている。図２の（ａ）の例では、属性「年齢」に対して複数の属性値（例えば、１０代、２０代、…）のそれぞれに対応付けられた生体データパターンが準備されている。また、属性「性別」に対して属性値「男性」に対応付けられた生体データパターンが準備されている。
【００２８】
なお、属性「性別」に対して属性値「女性」に対応付けられた生体データパターンが準備されていてもよい。また、生体データパターンは、複数の属性を示す属性値に対応付けられている必要はなく、１つの属性（例えば年齢）のみを示す属性値に対応付けられていてもよい。
【００２９】
そして、生体データパターン特定部１１１は、図２の（ｂ）に示すように、例えば環境センサ２０が取得した環境データが示す温度が３０℃、および、記憶部１２に格納された属性データが示す値（年齢：２０歳、性別：男性）の場合、これらの値に対応する生体データパターンを特定する。
【００３０】
なお、本実施形態では、予め生体データパターンが記憶部１２に準備されており、生体データパターン特定部１１１は、その中から属性データおよび環境データを用いて１つの生体データパターンを特定するが、予め生体データパターンが準備されていなくてもよい。この場合、生体データパターンを算出するための数式が記憶部１２に準備されている。生体データパターン特定部１１１は、属性データおよび／または環境データが示す値を当該数式に代入することで、照合部１１２が用いる生体データパターンを特定してもよい。
【００３１】
照合部１１２は、生体センサ３０が取得した生体データと、生体データパターン特定部１１１が特定した生体データパターンとを照合する。すなわち、照合に用いられる当該生体データパターンは、本実施形態では、属性データおよび環境データの両方に対応付けられたものである。上述のように、当該生体データパターンは、属性データのみに対応付けられたものとなる場合も、環境データのみに対応付けられたものとなる場合もある。
【００３２】
具体的には、照合部１１２は、生体センサ３０が取得した生体データを、生体センサ３０から取得し、当該生体データが示す値（図２の（ｂ）における値Ａ）が、特定された生体データパターンにおいてどの時刻に該当するのかを特定する。そして、照合部１１２は、図２の（ｂ）に示すように、当該時刻（すなわち、生体データが示す値Ａに対応する生体データパターン上の時刻）を現時刻Ｔｏとして特定する。なお、生体データパターンを示すグラフの横軸は、生体データパターンに示される生体データの測定開始時からの経過時間を示している。そのため、現時刻Ｔｏは、上記測定開始時からの経過時間のうちの１点である。
【００３３】
生体データ推移予測部１１３は、照合部１１２の照合結果に基づいて、生体センサ３０が生体データを取得した後の、当該生体データの経時的な推移を予測する。すなわち、図２の（ｂ）に示す現時刻Ｔｏ以降（すなわち、現時刻Ｔｏから見て将来）の生体データの経時的な推移を予測する。例えば、生体データ推移予測部１１３は、特定した生体データパターンから、（１）現時刻Ｔｏから何分後にどれくらいの発汗量になるのか、（２）所定の発汗量（所定値）に達するのは何分後か（所定の発汗量に達する時期はいつ頃か）、等の予測を行う。
【００３４】
所定の発汗量との比較対象となる発汗量は、生体データパターンが示す、単位時間当たりの発汗量（例えば毎分の発汗量）であってもよいし、生体データパターン上の時刻０からの発汗量の累積値であってもよい。この累積値は、発汗量の経時的な特性において、時間軸（横軸；ｙ＝０）と、所定の時刻Ｔ（ｘ＝Ｔ）と、発汗量を示すグラフと、によって囲まれる部分の面積として算出される。図２の（ｂ）の例において、時刻Ｔｐにおける累積値は、時間軸と時刻Ｔｐと発汗量を示すグラフとによって囲まれる網掛け部分の面積として算出される。
【００３５】
一般に、体内に含まれる水分量が所定量減少すると、体調に異変が生じる。具体的には、体内から脱水した水分量（脱水量）が体重の２％未満であれば、ユーザはのどの渇きを感じる程度であるが、２％以上、特に３〜４％程度となると、食欲不振または疲労等の異変を感じるようになる可能性がある。また、脱水量が体重の５％以上となると、言語障害またはけいれん等の重篤な異変が現れる可能性がある。
【００３６】
そこで、生体状態予測装置１０は、属性としてユーザの体重を取得している場合には、例えばユーザの体重の２％の水分量を閾値として設定する。この場合、生体データ推移予測部１１３は、特定された生体データパターンにおいて、各時刻における時刻０からの発汗量の累積値（上記面積）を算出する。そして、当該累積値が上記閾値以上となった時刻Ｔｐ（図２の（ｂ）参照）を特定する。つまり、生体データ推移予測部１１３は、現在の環境（図２の例では３０℃）にユーザが居続けた場合には、Ｔｐ−Ｔｏ分後に体調に異変が生じ得ると予測することができる。
【００３７】
支援データ生成部１１４は、生体データ推移予測部１１３が予測した生体データの経時的な推移に基づいて支援データを生成し、表示装置４０に表示させる。支援データ生成部１１４が生成する支援データの内容としては、熱中症の可能性が高まる時期、または飲料水を取るべき時期のお知らせ、等が挙げられる。
【００３８】
支援データ生成部１１４は、例えば、生体データ推移予測部１１３がＴｐ−Ｔｏ分後にユーザの体調に異変が生じ得ると予測している場合には、「Ｔｐ−Ｔｏ分後に熱中症になる虞があります。それまでに水分補給を行って下さい。」といった内容を示す支援データを生成する。
【００３９】
＜生体データ予測方法＞
次に、生体データの予測方法について、図３を用いて説明する。図３は、本実施形態に係る生体データの予測方法（生体状態予測装置１０等の制御方法）の一例を示すフローチャートである。
【００４０】
図３に示すように、生体データパターン特定部１１１は、ユーザの属性データを記憶部１２から読み出す（Ｓ１）。次に、環境センサ２０は環境データを取得し、生体データパターン特定部１１１は、当該環境データを環境センサ２０から取得する（Ｓ２；環境データ取得工程）。環境センサ２０は、例えば、生体データパターン特定部１１１からの要求によって環境データを取得して生体データパターン特定部１１１に送信してもよいし、蓄積している環境データのうち、要求時に直近する環境データを生体データパターン特定部１１１に送信してもよい。
【００４１】
生体データパターン特定部１１１は、記憶部１２に格納されている複数の生体データパターンから、読み出した属性データと、環境センサ２０から取得した環境データとに対応付けられた生体データパターンを、照合部１１２で用いる生体データパターンとして特定する（Ｓ３）。
【００４２】
次に、生体センサ３０が生体データを取得する（Ｓ４；生体データ取得工程）。そして、照合部１１２は、当該生体データを生体センサ３０から取得する。生体センサ３０は、環境センサ２０と同様、例えば、照合部１１２からの要求によって生体データを取得して照合部１１２に送信してもよいし、蓄積している生体データのうち、要求時に直近する生体データを照合部１１２に送信してもよい。そして、照合部１１２は、取得した生体データと、特定された生体データパターンとの照合を行い、照合結果（例えば図２の（ｂ）に示すグラフおよび現時刻Ｔｏ）を生体データ推移予測部１１３に送信する（Ｓ５；照合工程）。
【００４３】
生体データ推移予測部１１３は、上記照合結果に基づき、生体データ取得後の、生体データの経時的な推移を予測し、予測結果を支援データ生成部１１４に送信する（Ｓ６：予測工程）。支援データ生成部１１４は、上記予測結果に基づき支援データを生成し（Ｓ７）、表示装置４０に表示させる（Ｓ８）。制御部１１は、例えばユーザの指示に基づき、Ｓ２〜Ｓ８の処理を行う場合（Ｓ９でＹＥＳ）にはＳ２の処理に戻り、当該処理を行わない場合（Ｓ９でＮＯ）には処理を終了する。
【００４４】
なお、（１）Ｓ２およびＳ３の処理と（２）Ｓ４の処理とは並行して行われてもよいし、（２）の処理後に（１）の処理が行われてもよい。
【００４５】
＜主たる効果＞
生体状態予測装置１０によれば、生体センサ３０が取得した生体データと、生体データパターン特定部１１１が特定した生体データパターンとの照合を行うことにより、当該生体データの取得後の、経時的な推移を予測することができる。そのため、生体状態予測装置１０は、生体データ取得後において、生体データが示す値がいつ頃、どの程度の値になるのかを予測することができるので、ユーザに体調変化が生じ得る時期を予測することが可能となる。
【００４６】
また、上記照合に用いられる生体データパターンが現状のユーザの健康状態を適切に把握するデータとして有益なデータかどうかは、現状のユーザの属性（属性データが示す値）、および／またはユーザが存在する環境（環境データが示す値）に依存する。生体状態予測装置１０によれば、取得した生体データと、属性データおよび／または環境データに対応付けられた生体データパターンとの照合を行うため、ユーザの個体差、および／またはユーザが存在する環境に合わせて上記予測を行うことができる。
【００４７】
また、生体状態予測装置１０によれば、上記予測に基づき支援データを生成し、ユーザに提示する。すなわち、生体状態予測装置１０は、体調不良が生じるといった健康上の問題が発生する前に、その問題が発生する可能性が高い時期をユーザに提示することができる。それゆえ、ユーザは、体調変化が生じないための予防を適切な時期に講じることが可能となる。
【００４８】
＜変形例＞
上述のように、環境センサ２０は、温度センサに限らず、例えば湿度センサ、ＵＶセンサまたは照度センサであってもよい。環境センサ２０が湿度センサの場合、生体データパターンは湿度ごとの発汗量の経時的な変化を示す。ＵＶセンサの場合には、生体データパターンは紫外線量ごとの発汗量の経時的な変化を示す。照度センサの場合には、生体データパターンは照度量ごとの発汗量の経時的な変化を示す。
【００４９】
また、上述のように、生体センサ３０は、発汗量センサに限らず、例えば体温計または脈拍計であってもよい。生体センサ３０が体温計である場合には、生体データパターンは体温の経時的な変化を示し、脈拍計である場合には、生体データパターンは脈拍の経時的な変化を示す。この場合、生体状態予測装置１０は、体温または脈拍が所定の値以上となる、生体データ取得後の所定時刻において、熱中症の危険性がある等の情報をユーザに提供することができる。
【００５０】
また、生体センサ３０は、上記センサの複数種類にて実現されてもよい。すなわち、生体データは、ユーザの皮膚表面の水分量、体温、脈拍の少なくともいずれかを示すデータであってもよい。例えば、生体センサ３０が発汗量センサおよび体温計である場合、（１）属性値および／または環境値に対応付けられた発汗量の経時的な推移を示す生体データパターンと、（２）属性値および／または環境値に対応付けられた体温の経時的な推移を示す生体データパターンとが記憶部１２に格納されている。
【００５１】
そして、上述したように、生体データ推移予測部１１３は、それぞれの生体データを用いて、ユーザの体調に異変が生じ得る時期を予測する。このとき、発汗量および体温によって予測される時期が異なる場合、生体データ推移予測部１１３は、（１）予測した２つの時期のうちより早い時期を、予測結果として決定してもよいし、（２）両者の時期の平均値など、所定の演算を行うことで得られる時期を、予測結果として決定してもよい。
【００５２】
このように、複数種類の生体センサ３０を用いることによっても、生体データ取得後の、ユーザの生体データの経時的な推移を予測することができる。この場合、１つの生体センサ３０を用いた場合よりも、予測のためのパラメータを増やすことができるので、体調変化が生じ得る時期を多角的に予測することが可能となる。そのため、当該予測の精度向上が期待できる。
【００５３】
〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、図３〜図６に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
【００５４】
＜生体状態予測装置の構成＞
まず、図４を用いて、本実施形態に係る生体状態予測装置１０Ａの一例について説明する。図４は、本実施形態に係るユーザ支援システム１Ａの構成の一例を示す図である。ユーザ支援システム１Ａは、生体状態予測装置１０Ａを備える点で、実施形態１のユーザ支援システム１とは異なる。
【００５５】
具体的には、実施形態１の生体状態予測装置１０では、照合部１１２が生体センサ３０によって取得された生体データを取得し、当該生体データと、生体データパターン特定部１１１によって特定された生体データパターンとの照合を行う。一方、本実施形態の生体状態予測装置１０Ａでは、生体センサ３０が生体データを複数の時刻において取得し、照合部１１２が、生体センサ３０が取得した複数の生体データを用いて上記照合を行う。
【００５６】
より具体的には、生体状態予測装置１０Ａでは、生体センサ３０が複数の時刻において取得した生体データを記憶部１２に一時的に格納する。照合部１１２は、生体センサ３０によって複数の時刻において取得された複数の生体データについて、例えば最小二乗法を用いて近似曲線（複数の生体データから得られる経時的な特性）を算出する。そして、照合部１１２は、算出した近似曲線と、生体データパターン特定部１１１によって特定された生体データパターンとの照合（フィッティング）を行う。
【００５７】
照合部１１２は、例えば、生体データパターンにフィッティングされた近似曲線のうち、最も大きい値の時刻を現時刻Ｔｏとして特定する。現時刻Ｔｏの特定方法はこれに限らず、例えば、フィッティング後の近似曲線において最も小さい値の時刻を現時刻Ｔｏとしてもよいし、最も良くフィッティングしている時刻（一致度が最も高い時刻）を現時刻Ｔｏとしてもよい。
【００５８】
なお、照合部１１２は、複数の生体データについて近似曲線を算出し、当該近似曲線を用いて上記照合を行う必要は必ずしもなく、例えば、複数の生体データが示す発汗量の平均値を算出し、当該平均値を上記照合に用いてもよい。
【００５９】
＜生体状態予測方法＞
次に、生体データの予測方法について、図３を用いて説明する。図３において、Ｓ１〜Ｓ３、およびＳ６以降の処理は、実施形態１と同様であるため説明は省略する。
【００６０】
図３のＳ４において、生体センサ３０は生体データを複数の時刻に亘り取得し、生体状態予測装置１０Ａは当該複数の生体データを記憶部１２に格納する。照合部１１２は、記憶部１２に格納された複数の生体データを取得し、例えば近似曲線を算出する。そして、Ｓ５において、照合部１１２は、算出した近似曲線を、生体データパターン特定部１１１によって特定された生体データパターンにフィッティングさせ、生体データを取得した当該生体データパターン上の時刻である現時刻Ｔｏを特定する。その後、生体データの経時的な予測および支援データの生成が行われる。
【００６１】
＜主たる効果＞
生体センサ３０が取得する生体データが示す値には、例えば生体センサ３０の製造ばらつきに伴う測定誤差が生じる可能性がある。１つの生体データが示す値を用いて上記照合を行った場合、測定誤差が生じている場合には、現時刻Ｔｏの特定にもその測定誤差が影響してしまう可能性がある。
【００６２】
生体状態予測装置１０Ａによれば、複数の時刻における生体データを上記照合に用いることにより、上記測定誤差が生じている場合でも、当該測定誤差が現時刻Ｔｏの特定に与え得る影響を抑制することができる。そのため、生体状態予測装置１０Ａは、取得する生体データにばらつきがある場合であっても、現時刻Ｔｏをより正確に特定することができる。それゆえ、生体状態予測装置１０Ａは、生体データの経時的な推移（例えば体調変化が生じ得る時期）をより正確に予測することが可能となる。
【００６３】
＜変形例＞
次に、実施形態２の変形例について、図４〜図６を用いて説明する。図５は、生体データパターン特定部１１１が特定した生体データパターンの一例を示す図である。図６は、実施形態２の変形例に係る生体データの予測方法の一例を示すフローチャートである。
【００６４】
（生体状態予測装置の構成）
本変形例においても、生体センサ３０が複数の時刻において取得した複数の生体データを用いて上記照合を行うが、以下の処理を行う点で上述した実施形態２の生体状態予測装置１０Ａと異なる。すなわち、照合部１１２は、生体センサ３０が取得した複数の生体データを用いて、複数特定されている生体データパターンの中から１つの生体データパターンを選択する。そして、生体データ推移予測部１１３は、照合部１１２が選択した生体データパターンを用いて、生体データの経時的な推移を予測する。
【００６５】
具体的には、生体データパターン特定部１１１は、記憶部１２に格納されている複数の生体データパターンのうち、取得した属性データが示す値および環境データが示す値に対応付けられた生体データパターンとして複数の生体データパターンを特定する。図５の例では、３つの生体データパターンＰ１、Ｐ２およびＰ３が特定されている。生体データパターン特定部１１１は、上記複数の生体データパターンを例えば以下のように特定する。
【００６６】
生体データパターン特定部１１１は、実施形態１と同様、属性データおよび環境データに対応付けられた生体データパターンを１つ特定する。属性データおよび環境データと合致する生体データパターンが無い場合には、実施形態１と同様、補間処理を行うことで生体データパターンを１つ特定する。
【００６７】
その後、生体データパターン特定部１１１は、特定した１つの生体データパターンと類似した特性を有する複数の生体データパターン（３つの生体データパターンを特定する場合には２つの生体データパターン）を特定する。上記類似した特性を有する生体データパターンが存在しない場合には、生体データパターン特定部１１１は、所定の条件を満たす補間処理を行うことにより当該生体データパターンを生成する。すなわち、上記属性データが示す値を含む所定範囲内の属性値、および／または上記環境データが示す値を含む所定範囲内の環境値に対応付けられた生体データパターンを特定する。例えば、取得した属性データが示す年齢が２０歳であり、取得した環境データが示す温度が３０℃の場合には、生体データパターン特定部１１１は、温度を２９．９℃または３０．１℃としたときの生体データパターンを生成する。
【００６８】
照合部１１２は、生体センサ３０が複数の時刻において取得した複数の生体データを用いて、生体データパターン特定部１１１によって複数特定された生体データパターンの中から１つの生体データパターンを選択する。具体的には、照合部１１２は、上述したように複数の生体データから算出した近似曲線と、生体データパターン特定部１１１によって複数特定された生体データパターンとの照合を行い、最も一致度の高い生体データパターンを、生体データ推移予測部１１３が予測処理に用いる生体データパターンとして選択する。また、照合部１１２は、選択した生体データパターンについて現時刻Ｔｏを特定する。
【００６９】
生体データ推移予測部１１３は、照合部１１２が選択した生体データパターンおよび特定した現時刻Ｔｏを用いて、ユーザの生体データの経時的な推移を予測する。図５の例では、照合部１１２は、前の時刻Ｔｂおよび現時刻Ｔｏを含む複数の時刻における生体データについて近似曲線を算出し、当該近似曲線との一致度が最も高い生体データパターンとして生体データパターンＰ２を選択している。そして、生体データ推移予測部１１３は、図５の太線で示されている箇所において、生体データ取得後（現時刻Ｔｏ後）の、ユーザの生体データの経時的な推移を予測する。
【００７０】
（生体状態予測方法）
次に、生体データの予測方法について、図６を用いて説明する。図６は、本変形例に係る生体データの予測方法の一例を示すフローチャートである。図６において、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ４、およびＳ６以降の処理は、実施形態１または２と同様であるため説明は省略する。
【００７１】
本変形例では、図６に示すＳ３において、生体データパターン特定部１１１は、上述のように、記憶部１２に格納されている複数の生体データパターンの中から、照合部１１２の選択処理の対象となる生体データパターンを複数特定する。Ｓ４において、照合部１１２は、生体センサ３０が取得した複数の時刻における複数の生体データを取得すると、Ｓ１１において、複数の生体データについて近似曲線を算出し、当該近似曲線を、生体データパターン特定部１１１によって特定された複数の生体データパターンとフィッティングさせ、１つの生体データパターンを選択する（照合工程）。そして、照合部１１２は、生体データを取得した当該生体データパターン上の時刻である現時刻Ｔｏを特定する。その後、生体データの経時的な予測および支援データの生成が行われる。
【００７２】
（主たる効果）
このように、生体データパターン特定部１１１が、取得した属性データおよび環境データに対応付けられた複数の生体データパターンを特定しておくことにより、照合部１１２は、ユーザの状態（実体）により適合した生体データパターンを選択することができる。それゆえ、生体データの経時的な推移をより正確に予測することが可能となる。
【００７３】
〔実施形態３〕
本発明の他の実施形態について、図７〜図９に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
【００７４】
＜生体状態予測装置の構成＞
まず、図７を用いて、本実施形態に係る生体状態予測装置１０Ｂの一例について説明する。図７は、本実施形態に係るユーザ支援システム１Ｂの構成の一例を示す図である。ユーザ支援システム１Ｂは、生体状態予測装置１０Ｂおよび活動量計５０（活動データ取得部）を備える点で、実施形態１のユーザ支援システム１とは異なる。
【００７５】
活動量計５０は、生体状態予測装置１０Ｂに通信可能に接続されており、ユーザの活動状態を示す活動データを取得する。活動量計５０は、取得した活動データを生体状態予測装置１０Ｂに送信する。
【００７６】
活動量計５０には加速度センサが内蔵されており、活動量計５０は、加速度センサが検知するユーザの動きに伴う加速度に基づき、ユーザの運動量または消費カロリー等を算出する。本実施形態では、活動量計５０は、この運動量または消費カロリー等を身体活動の強さ（活動量）を示す指標であるＭＥＴｓ（Metabolic equivalents）に換算することで、当該ＭＥＴｓを活動データとして算出する。
【００７７】
ＭＥＴｓは、安静時を１とし、安静時と比較して何倍のエネルギーを消費するかといった生体の活動量を示す指標である。すなわち、ＭＥＴｓの値が高くなればなるほど、ユーザは激しい運動を行っているといえる。
【００７８】
なお、活動データを取得する活動データ取得部は、活動量計５０に限らず、例えば歩数計であってもよい。歩数計の場合、歩数計に内蔵される加速度センサが検知した加速度に基づき、歩行速度、または一歩に要する時間等が算出される。そして、歩数計は、この歩行速度または一歩に要する時間等を上記ＭＥＴｓに換算することで、活動データを取得する。すなわち活動データ取得部は、ユーザの動きを検知可能なセンサ（例えば加速度センサ）を備え、活動データを取得可能な構成となっていればよい。
【００７９】
また、本実施形態では、活動データの一例としてＭＥＴｓを挙げて説明するが、これに限らず、活動データは、活動量計５０が取得するユーザの運動量または消費カロリー、歩数計が取得する歩行速度または一歩に要する時間等を示すものであってもよい。また、ＭＥＴｓの算出は、生体データパターン特定部１１１において行われてもよい。この場合、活動量計５０または歩数計が取得したこれらのデータが生体データパターン特定部１１１に送信される。
【００８０】
また、活動量計５０には、加速度センサの他、例えば脈拍計または心拍計が内蔵されており、それらの計測結果を活動データとして取得してもよい。脈拍計または心拍計が内蔵されている場合には、活動量計５０を、当該計測結果を生体データとして取得する生体センサとしても兼用することが可能である。
【００８１】
生体状態予測装置１０Ｂでは、記憶部１２に格納されている生体データパターンは、上記環境値および／または上記属性値だけではなく、予め設定されたユーザの活動状態を示す複数の活動値（本実施形態では活動量を示すＭＥＴｓ）に対応付けられている。
【００８２】
図８は、ユーザの活動量に対応付けられた生体データパターンの一例を示す図である。図８では、生体データパターンの一例として、ＭＥＴｓ（ＭＥＴｓ＝１、３および８）毎の発汗量の経時的な変化を挙げている。図８に示すように、ＭＥＴｓの値が高くなればなるほどユーザの発汗量も大きくなる。このように、ユーザの活動量と発汗量とには相関関係がある。そして、図８に示すような生体データパターンが、様々な属性値（例えば年齢）および／または環境値（例えば温度）毎に、記憶部１２に格納されている。
【００８３】
生体データパターン特定部１１１は、上記活動値にも対応付けられた複数の生体データパターンの中から、活動量計５０が取得した活動データをも用いて、照合部１１２が照合に用いる生体データパターンを特定する。すなわち、照合部１１２が照合に用いる生体データパターンは、さらに活動量計５０が取得した活動データに対応付けられたものである。
【００８４】
なお、実施形態１と同様、生体データパターンを算出するための数式が記憶部１２に準備されていてもよい。この場合、生体データパターン特定部１１１は、（１）属性データおよび／または環境データが示す値と（２）活動データが示す値とを当該数式に代入することで、照合部１１２が用いる生体データパターンを特定する。
【００８５】
＜生体状態予測方法＞
次に、生体データの予測方法について、図９を用いて説明する。図９は、本実施形態に係る生体データの予測方法の一例を示すフローチャートである。図９において、Ｓ１、Ｓ２、およびＳ４以降の処理は、実施形態１と同様であるため説明は省略する。
【００８６】
図９のＳ２１において、活動量計５０は活動データを取得する。活動量計５０は、例えば、生体データパターン特定部１１１からの要求によって活動データを取得して生体データパターン特定部１１１に送信してもよいし、蓄積している活動データのうち、要求時に直近する活動データを生体データパターン特定部１１１に送信してもよい。
【００８７】
生体データパターン特定部１１１は、記憶部１２に格納されている複数の生体データパターンから、（１）読み出した属性データと、（２）環境センサ２０から取得した環境データと、（３）活動量計５０から取得した活動データに対応付けられた生体データパターンを、照合部１１２で用いる生体データパターンとして特定する（Ｓ２２）。その後、この生体データパターンと取得した生体データとの照合が行われ、生体データの経時的な予測および支援データの生成が行われる。
【００８８】
なお、（１）Ｓ２、Ｓ２１およびＳ２２の処理と（２）Ｓ４の処理とは並行して行われてもよいし、（２）の処理後に（１）の処理が行われてもよい。また、Ｓ２およびＳ２１の処理も並行して行われても逆の順序で行われてもよい。
【００８９】
＜主たる効果＞
生体状態予測装置１０Ｂによれば、ユーザの活動状態を考慮した生体データパターンを用いて生体データとの照合を行うので、生体データの経時的な推移をより正確に予測することが可能となる。
【００９０】
〔実施形態４〕
本発明の他の実施形態について、図３および図１０に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
【００９１】
＜生体状態予測装置の構成＞
まず、図１０を用いて、本実施形態に係る生体状態予測装置１０Ｃの一例について説明する。図１０は、本実施形態に係るユーザ支援システム１Ｃの構成の一例を示す図である。ユーザ支援システム１Ｃは、生体状態予測装置１０Ｃを備える点で、実施形態１のユーザ支援システム１とは異なる。
【００９２】
具体的には、本実施形態の生体状態予測装置１０Ｃでは、環境センサ２０が環境データを複数の時刻において取得し、照合部１１２が、環境センサ２０が取得した複数の環境データを用いて特定された生体データパターンを用いて照合を行う。
【００９３】
より具体的には、生体状態予測装置１０Ｃでは、環境センサ２０が複数の時刻において取得した環境データを記憶部１２に一時的に格納する。生体データパターン特定部１１１は、環境センサ２０によって複数の時刻において取得された複数の環境データについて、例えば複数の環境データが示す値の平均値（温度の場合、取得した複数の温度の平均温度）を算出する。そして、生体データパターン特定部１１１は、環境データとして算出した平均値を用いて、照合部１１２が照合に用いる生体データパターンを特定する。
【００９４】
なお、所定期間内において取得した複数の環境データが示す値の平均値を、当該所定期間以降における環境データの値として用いてもよい。すなわち、所定期間以降については、期間の長さをそのままにして、当該期間毎に上記平均値をシフトさせて用いてもよい。
【００９５】
＜生体状態予測方法＞
次に、生体データの予測方法について、図３を用いて説明する。図３において、Ｓ１、およびＳ４以降の処理は、実施形態１と同様であるため説明は省略する。
【００９６】
図３のＳ２において、環境センサ２０は、環境データを複数の時刻に亘り取得し、記憶部１２に格納する。Ｓ３において、生体データパターン特定部１１１は、記憶部１２に格納された複数の環境データが示す値の平均値を算出する。そして、生体データパターン特定部１１１は、算出した平均値を環境データが示す値として用いることにより、記憶部１２に格納された複数の生体データパターンの中から、照合部１１２が照合に用いる生体データパターンを特定する。その後、この生体データパターンと取得した生体データとの照合が行われ、生体データの経時的な予測および支援データの生成が行われる。
【００９７】
＜主たる効果＞
環境センサ２０が取得する環境データが示す値には、例えば環境センサ２０の製造ばらつきに伴う測定誤差が生じる可能性がある。１つの環境データが示す値を用いて生体データパターンの特定を行った場合、測定誤差が生じている場合には、上記照合に不適切な生体データパターンが特定されてしまう可能性がある。
【００９８】
生体状態予測装置１０Ｃによれば、複数の時刻における環境データを考慮して生体データパターンを特定するため、上記測定誤差が生じている場合でも、当該測定誤差の影響を抑制した形で生体データパターンを特定することができる。すなわち、生体状態予測装置１０Ｃは、取得する環境データにばらつきがある場合であっても、そのばらつきを低減した状態で生体データパターンを特定し、上記照合に用いることができる。
【００９９】
〔実施形態５〕
本発明の他の実施形態について、図１１〜図１３に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
【０１００】
＜生体状態予測装置の構成＞
まず、図１１を用いて、本実施形態に係る生体状態予測装置１０Ｄの一例について説明する。図１１は、本実施形態に係るユーザ支援システム１Ｄの構成の一例を示す図である。また、図１２は、生体データパターン特定部１１１が特定した生体データパターンの一例を示す図である。ユーザ支援システム１Ｄは、生体状態予測装置１０Ｄを備える点で、実施形態１のユーザ支援システム１とは異なる。
【０１０１】
本実施形態では、実施形態４と同様、環境センサ２０が複数の時刻において複数の環境データを取得する。そして、照合部１１２が、これらの複数の環境データを用いて特定された生体データパターンを用いて照合を行う。ただし、この生体データパターンの特定方法が実施形態４とは異なる。
【０１０２】
具体的には、制御部１１の生体データパターン特定部１１１は、生体データパターン生成部１１１Ａ（パターン生成部）を備えている。生体データパターン生成部１１１Ａは、環境センサ２０が取得した複数の環境データのそれぞれに対応付けられた複数の生体データパターンを用いて、照合部１１２が照合に用いる生体データパターンを生成する。
【０１０３】
より具体的には、生体データパターン生成部１１１Ａは、環境データを取得するたびに、記憶部１２に格納された生体データパターンの中から、当該環境データに対応付けられた生体データパターンを特定する。
【０１０４】
例えば、ユーザが存在する環境において、時刻Ｔ１までの時間帯では２０℃、時刻Ｔ１を超えて温度が上昇し、時刻Ｔ２において２５℃に達し、それ以後は２５℃に維持されるものとする。例えば時刻Ｔ１で環境センサ２０が温度２０℃を示す環境データを取得すると、生体データパターン生成部１１１Ａは、当該環境データに対応付けられた生体データパターンを特定する。次に、例えば時刻Ｔ２で環境センサ２０が温度２５℃を示す環境データを取得すると、生体データパターン生成部１１１Ａは、当該環境データに対応付けられた生体データパターンを特定する。なお、生体データパターンのグラフにおける時刻０が、環境データの測定開始時刻と一致しているものとする。
【０１０５】
そして、生体センサ３０が生体データを取得すると、生体データパターン生成部１１１Ａは、生体センサ３０（または生体状態予測装置１０Ｄ）による生体データの取得前に特定した生体データパターンを用いて、照合部１１２が照合に用いる生体データパターンを生成する。具体的には、生体データパターン生成部１１１Ａは、環境データを取得したときに、それ以前に特定した生体データパターンがあれば、当該特定した生体データパターンを、上記照合に用いる生体データパターンの一部（環境データの取得前の部分）として適用する。また、生体データパターン生成部１１１Ａは、環境データの取得時に特定した生体データパターンを、上記照合に用いる生体データパターンの一部（環境データの取得後の部分）として適用する。
【０１０６】
図１２の例では、生体データパターン生成部１１１Ａは、部分ＰＡ、ＰＢおよびＰＣを含む生体データパターンを生成する。部分ＰＡ（時刻Ｔ１までの時間帯）は、２０℃を示す環境データを取得したときに適用された生体データパターンである。部分ＰＣ（時刻Ｔ２以降の時間帯）は、２５℃を示す環境データを取得したときに適用された生体データパターンである。部分ＰＢは、時刻Ｔ１〜Ｔ２の間に環境データが取得されている場合には、その取得のたびに適用された生体データパターンの集まりを示す。
【０１０７】
なお、時刻Ｔ１〜Ｔ２の間において、環境データが取得されず生体データパターンが特定されていない場合、生体データパターン生成部１１１Ａは、時刻Ｔ１の生体データパターンの値と、時刻Ｔ２の生体データパターンの値とが結ばれるように、その間の生体データパターンの値を算出してもよい。
【０１０８】
＜生体状態予測方法＞
次に、生体データの予測方法について、図１３を用いて説明する。図１３は、本実施形態に係る生体データの予測方法の一例を示すフローチャートである。図１３において、Ｓ１、Ｓ２、およびＳ５以降の処理は、実施形態１または４と同様であるため説明は省略する。
【０１０９】
図３のＳ３において、生体データパターン生成部１１１Ａは、複数の環境データのそれぞれについて、当該環境データに対応付けられた生体データパターンを特定し、記憶部１２に格納する。そして、Ｓ３１において、生体データパターン生成部１１１Ａは、照合部１１２の要求によって生体センサ３０が生体データを取得したか（または照合部１１２が生体センサ３０から生体データを取得したか）否かを判定する。
【０１１０】
生体データパターン生成部１１１Ａは、生体センサ３０または照合部１１２が生体データを取得していないと判定した場合には（Ｓ３１でＮＯ）、Ｓ２の処理に戻る。すなわち、生体状態予測装置１０Ｄは、生体センサ３０または照合部１１２が生体データを取得するまで、環境データを取得するたびに、各環境データに対応付けられた生体データパターンを特定し、記憶部１２に格納しておく。
【０１１１】
一方、生体データパターン生成部１１１Ａは、生体センサ３０または照合部１１２が生体データを取得したと判定した場合には（Ｓ３１でＹＥＳ；生体データ取得工程）、それまでに特定した生成データパターンを記憶部１２から読み出し、当該生体データパターンを用いて上記照合に用いる生体データパターンを生成する（Ｓ３２）。そして、Ｓ５において、照合部１１２は、Ｓ３２で生成された生体データパターンを用いて上記照合を行う。
【０１１２】
その後、生体データの経時的な予測および支援データの生成が行われる。例えば、実施形態１と同様に生体データ推移予測部１１３が処理を行うことにより、体調に異変が生じ得る時刻Ｔｑ（図１２参照）が特定される。つまり、生体データ推移予測部１１３は、現在の環境（図１２の例では温度変化後の２５℃）にユーザが居続けた場合には、Ｔｑ−Ｔｏ分後に体調に異変が生じると予測することができる。
【０１１３】
＜主たる効果＞
このように、生体データパターン生成部１１１Ａは、環境データが示す値の変化（本実施形態では温度変化）に基づき、照合部１１２が照合に用いる生体データパターンを生成する。そのため、生体状態予測装置１０Ｄは、経時的に環境の変化がある場合であっても、その変化を考慮した生体データパターンを生成することができる。
【０１１４】
例えば、環境の温度が異なれば、生体データパターンもその温度に対応付けられて異なるものとなる。例えば図１２の例では、温度が２０℃に対応付けられた生体データパターンと、温度が２５℃に対応付けられた生体データパターンとは異なる。
【０１１５】
生体データパターンにおける発汗量（所定時間あたりの発汗量）をそのまま用いて、生体データの経時的な予測を行う場合には、環境データを取得するたびに特定される生体データパターン（最新の生体データパターン）を用いて当該予測を行えばよい。しかしながら、上記所定時間あたりの発汗量をそのまま用いず、その累積値を用いて上記予測を行う場合には、生体データパターン毎に算出される累積値は異なるため、環境の変化にあわせて最新の生体データパターンに更新しただけでは、正確な予測が出来なくなってしまう可能性がある。
【０１１６】
図１２の例では、現時刻Ｔｏにおける累積値は網掛け部分の面積として算出されるが、上記照合に用いる生体データパターンが、２５℃を示す環境データの取得時に、２５℃に対応付けられた生体データパターンに置換された場合には、その累積値は、生体データパターン生成部１１１Ａが生成した生体データパターンを用いて算出した累積値よりも大きな値となる。この累積値の相違により、予測される時刻にずれが生じてしまう。図１２の例でいえば、予測される時刻は、生体データパターン生成部１１１Ａが生成した生体データパターンを用いた場合よりも早くなってしまう。この場合、ユーザに対して、必要以上に、体調管理のための配慮を強いることになってしまう。
【０１１７】
一方、上記累積値が、生体データパターン生成部１１１Ａが生成した生体データパターンを用いた場合よりも小さい場合には予測される時刻が遅くなるため、ユーザは、体調変化が生じる前に適切な予防を行うことができない可能性がある。この場合、ユーザは、熱中症を発症する等、重大な健康被害を受けてしまう可能性がある。
【０１１８】
したがって、生体データパターン生成部１１１Ａによる生体データパターンの生成は、環境の変化が生じる状況下において、累積値を用いてユーザに体調変化が生じ得る時期を予測する場合には特に、有用であるといえる。
【０１１９】
なお、本実施形態では、複数の環境データを取得して生体データパターンを生成する場合を例に説明を行ったが、実施形態３に記載の活動データを用いて生体データパターンが生成されてもよい。この場合、生体データパターン生成部１１１Ａは、活動量計５０が取得した複数の活動データを用いて（すなわち活動データの経時的な変化を考慮して）、生体データパターンの生成を行う。この場合であっても、上記と同様の効果を得ることができる。
【０１２０】
〔実施形態６〕
本発明の他の実施形態について、図１４および図１５に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
【０１２１】
＜生体状態予測装置の構成＞
まず、図１４を用いて、本実施形態に係る生体状態予測装置１０Ｅの一例について説明する。図１４は、本実施形態に係るユーザ支援システム１Ｅの構成の一例を示す図である。ユーザ支援システム１Ｅは、（１）生体状態予測装置１０Ｅを備える点、（２）生体センサ３０に代えて計時部６０を備える点で、実施形態１のユーザ支援システム１とは異なる。
【０１２２】
計時部６０は、生体状態予測装置１０Ｅに通信可能に接続されており、現在時刻を計時する。計時部６０は、計時した現在時刻を計時データとして生体状態予測装置１０Ｅに送信する。
【０１２３】
生体状態予測装置１０Ｅでは、照合部１１２は、（１）実施形態１の生体データに代えて計時部６０が計時した現在時刻と、（２）記憶部１２に格納されている属性データ、および環境センサ２０が取得した環境データの少なくともいずれかに対応付けられた生体データパターン（すなわち生体データパターン特定部１１１によって特定された生体データパターン）と、を照合する。そして、生体データ推移予測部１１３は、照合部１１２の照合結果に基づいて、計時部６０が計時した現在時刻後の、ユーザの生体データの経時的な推移を予測する。
【０１２４】
実施形態１では、図２の（ｂ）を用いて説明したように、照合部１１２は、生体センサ３０が取得した生体データが示す値Ａが、生体データパターン特定部１１１で特定された生体データパターンにおいてどの時刻に該当するのかを特定している。本実施形態では、照合部１１２は、計時データとして取得した、計時部６０が計時した現在時刻を、現時刻Ｔｏとして特定する。換言すれば、照合部１１２は、計時部６０が計時した現在時刻により、生体データパターン特定部１１１によって特定された生体データパターンにおける、環境データの測定開始からの時刻を特定する。したがって、生体センサ３０によって生体データを取得することなく、生体データ推移予測部１１３は、現時刻Ｔｏ以降の、ユーザの生体データの経時的な推移を予測する。すなわち、生体状態予測装置１０Ｅでは、生体データを取得することなく当該予測を行うことが可能である。
【０１２５】
生体状態予測装置１０Ｅは、生体データを取得する代わりに計時データを取得し、当該計時データが示す現在時刻を現時刻Ｔｏとして特定する以外の処理については、実施形態１の生体状態予測装置１０と同様の処理を行う。
【０１２６】
なお、本実施形態においては、図２に示す生体データパターンのグラフにおける時刻０は、例えば計時部６０が計時を開始した時刻（環境データの測定開始時刻）に相当するものとする。
【０１２７】
＜生体状態予測方法＞
次に、生体データの予測方法について、図１５を用いて説明する。図１５は、本実施形態に係る生体データの予測方法の一例を示すフローチャートである。図１５において、Ｓ１〜Ｓ３、およびＳ６以降の処理は、実施形態１と同様であるため説明は省略する。
【０１２８】
Ｓ３の処理が完了すると、計時部６０は現在時刻を取得する。そして、照合部１１２は、当該現在時刻を示す計時データを計時部６０から取得する。計時部６０は、例えば、照合部１１２からの要求によって計時データを取得して照合部１１２に送信する。そして、照合部１１２は、取得した計時データと、Ｓ３にて特定された生体データパターンとの照合を行い、照合結果（例えば図２の（ｂ）に示すグラフを示すデータ）を生体データ推移予測部１１３に送信する（Ｓ４２；照合工程）。
【０１２９】
生体データ推移予測部１１３は、Ｓ６において、上記照合結果に基づき、計時データ取得後（すなわち現在時刻後）の、生体データの経時的な推移を予測し、予測結果を支援データ生成部１１４に送信する。
【０１３０】
なお、（１）Ｓ２およびＳ３の処理と（２）Ｓ４１の処理とは並行して行われてもよいし、（２）の処理後に（１）の処理が行われてもよい。
【０１３１】
＜主たる効果＞
生体状態予測装置１０Ｅによれば、計時部が計時した現在時刻と、生体データパターン特定部１１１が特定した生体データパターンとの照合を行うことにより、現在時刻後の、ユーザの生体データの経時的な推移を予測することができる。そのため、現在時刻後において、生体データが示す値がいつ頃、どの程度の値になるのかを予測することができるので、ユーザに体調変化が生じる時期を予測することが可能となる。
【０１３２】
また、生体状態予測装置１０Ｅによれば、実施形態１と同様、属性データおよび／または環境データに対応付けられた生体データパターンを用いて上記照合を行うため、ユーザの個体差、および／またはユーザが存在する環境に合わせて上記予測を行うことができる。そして、当該予測に基づき支援データを生成しユーザに提示するので、ユーザは、体調変化が生じないための予防を適切な時期に講じることが可能となる。
【０１３３】
＜変形例＞
実施形態２〜５の生体状態予測装置１０Ａ〜１０Ｄのそれぞれについても、生体データの取得に代えて計時データを取得することにより、実施形態６の生体状態予測装置１０Ｅの別実施形態となる。
【０１３４】
すなわち、（１）実施形態２と同様、生体状態予測装置１０Ｅにおいて、計時部６０が複数の時刻において計時データを取得し、照合部１１２が、当該複数の計時データを用いて照合を行ってもよい。この場合、例えば計時部６０は、複数の計時データが示す時刻の平均値を算出し、当該平均値を上記照合に用いる現在時刻としてもよい。
【０１３５】
（２）実施形態２の変形例と同様、生体状態予測装置１０Ｅにおいて、照合部１１２が、複数の計時データ（例えば上記平均値）を用いて、複数特定されている生体データパターンの中から１つの生体データパターンを選択し、生体データ推移予測部１１３が、照合部１１２が選択した生体データパターンを用いて、生体データの経時的な推移を予測してもよい。
【０１３６】
（３）実施形態３と同様、ユーザ支援システム１Ｅが活動量計５０を備えていてもよい。そして、生体状態予測装置１０Ｅにおいて、照合部１１２が照合に用いる生体データパターンが、属性データおよび／または環境データだけでなく、活動量計５０が取得した活動データにも対応付けられたものであってよい。
【０１３７】
（４）実施形態４と同様、生体状態予測装置１０Ｅにおいて、環境センサ２０が環境データを複数の時刻において取得し、照合部１１２が、複数の環境データを用いて特定された生体データパターンを用いて照合を行ってもよい。
【０１３８】
（５）実施形態５と同様、生体状態予測装置１０Ｅにおいて、生体データパターン生成部１１１Ａが、上記複数の環境データのそれぞれに対応付けられた複数の生体データパターンを用いて、照合部１１２が照合に用いる生体データパターンを生成してもよい。
【０１３９】
さらに、ユーザ支援システム１Ｅは、生体センサ３０に代えて計時部６０を備えている構成であったが、これに限らず、生体センサ３０と計時部６０との両方を備える構成であってもよい。
【０１４０】
この場合、生体状態予測装置１０Ｅは、例えば、生体データと生体データパターンとの照合、および計時データと生体データパターンとの照合を行い、当該照合結果に基づき、生体データ取得後、および現在時刻後（すなわち計時データ取得後）の生体データの経時的な推移（例えばユーザの体調に異変が生じ得る時期）を予測する。生体データを用いて予測した時期と、計時データを用いて予測した時期とが異なる場合、生体データ推移予測部１１３は、（１）予測した２つの時期のうちより早い時期を、予測結果として決定してもよいし、（２）両者の時期の平均値など、所定の演算を行うことで得られる時期を、予測結果として決定してもよい。
【０１４１】
〔ソフトウェアによる実現例〕
生体状態予測装置１０、１０Ａ〜１０Ｅの制御ブロック（特に制御部１１の各部）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【０１４２】
後者の場合、生体状態予測装置１０、１０Ａ〜１０Ｅは、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（RandomAccess Memory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の一態様の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１４３】
〔まとめ〕
本発明の態様１に係る生体状態予測装置（１０、１０Ａ〜１０Ｄ）は、生体（ユーザ）の状態を示す生体データを取得する生体データ取得部（生体センサ３０）と、上記生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得部（環境センサ２０）と、に通信可能に接続され、（１）上記生体データ取得部が取得した上記生体データと、（２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得部が取得した上記環境データの少なくともいずれかに対応付けられた、生体データの経時的な推移を示す生体データパターン（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）と、を照合する照合部（１１２）と、上記照合部の照合結果に基づいて、上記生体データ取得部が上記生体データを取得した後の、当該生体データの経時的な推移を予測する予測部（生体データ推移予測部１１３）と、を備える。
【０１４４】
上記構成によれば、生体データ取得部が取得した生体データと、上記生体データパターンとの照合を行うことにより、当該生体データの取得後の、経時的な推移を予測することができる。そのため、生体データを取得した後において、生体データが示す値がいつ頃、どの程度の値になるのかを予測することができる。
【０１４５】
それゆえ、生体データ取得後における、ユーザ（生体）に体調変化が生じ得る時期を予測することが可能となる。そのため、ユーザは、体調変化が生じないための予防を適切な時期に講じることが可能となる。
【０１４６】
本発明の態様２に係る生体状態予測装置は、態様１において、上記予測部が予測した上記生体データの経時的な推移に基づいて、上記生体に体調変化が生じる可能性を低減させるための対策を示す支援データを生成する支援データ生成部（１１４）を備えることが好ましい。
【０１４７】
上記構成によれば、ユーザは支援データを確認することにより、体調変化が生じないための適切な予防を講じることができる。
【０１４８】
本発明の態様３に係る生体状態予測装置は、態様１または２において、上記予測部は、上記生体データパターンにおける生体データが示す値または当該値の累積値が所定値に達する時期を予測することが好ましい。
【０１４９】
上記構成によれば、生体データが示す値または累積値が所定値（例えば、体調変化が生じると予想される値）に達する時期を予測することができる。それゆえ、ユーザは、予測された時期よりも前段階で（すなわち適切な時期に）、体調変化が生じないための予防を講じることができる。
【０１５０】
本発明の態様４に係る生体状態予測装置は、態様１から３のいずれかにおいて、（１）予め設定された上記属性を示す複数の属性値に対応付けられた複数の生体データパターンの中から上記属性データに対応する生体データパターン、および（２）予め設定された所定の環境の状態を示す複数の環境値に対応付けられた複数の生体データパターンの中から上記環境データに対応する生体データパターン、の少なくともいずれかの生体データパターンを特定する特定部（生体データパターン特定部１１１）をさらに備え、上記照合部は、上記特定部が特定した生体データパターンを上記照合に用いることが好ましい。
【０１５１】
上記構成によれば、属性データと環境データとを取得するだけで、予め準備された複数の生体データパターンの中から、照合に用いる生体データパターンを特定することができる。
【０１５２】
本発明の態様５に係る生体状態予測装置は、態様１から４のいずれかにおいて、上記生体データ取得部は、上記生体データを複数の時刻において取得し、上記照合部は、上記生体データ取得部が取得した複数の生体データを用いて照合を行うことが好ましい。
【０１５３】
上記構成によれば、取得する生体データにばらつきがある場合であっても、照合に用いる生体データパターン上での生体データの取得時期を正確に特定することができる。それゆえ、生体データの経時的な推移を正確に予測することが可能となる。
【０１５４】
本発明の態様６に係る生体状態予測装置は、態様５において、上記照合部が照合に用いる生体データパターンは複数特定されており、上記照合部は、上記複数の生体データを用いて、複数特定されている上記生体データパターンの中から１つの生体データパターンを選択し、上記予測部は、上記照合部が選択した生体データパターンを用いて、上記生体データの経時的な推移を予測することが好ましい。
【０１５５】
上記構成によれば、ユーザの状態により適合した生体データパターンを選択することができるので、生体データの経時的な推移をより正確に予測することが可能となる。
【０１５６】
本発明の態様７に係る生体状態予測装置は、態様１から６のいずれかにおいて、上記環境データ取得部は、上記環境データを複数の時刻において取得し、上記照合部は、上記環境データ取得部が取得した複数の環境データを用いて特定された生体データパターンを用いて照合を行うことが好ましい。
【０１５７】
上記構成によれば、取得する環境データにばらつきがある場合であっても、そのばらつきを低減した状態で生体データパターンを上記照合に用いることができる。
【０１５８】
本発明の態様８に係る生体状態予測装置は、態様７において、上記環境データ取得部が取得した複数の環境データのそれぞれに対応付けられた複数の生体データパターンを用いて、上記照合部が照合に用いる生体データパターンを生成するパターン生成部（生体データパターン生成部１１１Ａ）をさらに備えることが好ましい。
【０１５９】
上記構成によれば、経時的に環境の状態の変化がある場合であっても、その変化を考慮した生体データパターンを生成することができる。特に、生体データパターンにおける生体データが示す値の累積値が所定値となる時期を予測する場合に、当該時期を正確に予測することが可能となる。
【０１６０】
本発明の態様９に係る生体状態予測装置は、態様１から８のいずれかにおいて、上記生体の活動状態を示す活動データを取得する活動データ取得部（活動量計５０）に通信可能に接続され、上記照合部が照合に用いる生体データパターンは、さらに上記活動データ取得部が取得した上記活動データに対応付けられたものであることが好ましい。
【０１６１】
上記構成によれば、ユーザの活動状態を考慮した生体データパターンを用いて生体データとの照合を行うので、生体データの経時的な推移をより正確に予測することが可能となる。
【０１６２】
本発明の態様１０に係る生体状態予測装置は、態様１から９のいずれかにおいて、上記環境データ取得部は、上記環境データとして、上記環境の温度および湿度の少なくともいずれかを示すデータを取得することが好ましい。
【０１６３】
上記構成によれば、上記環境の温度および湿度の少なくともいずれかに対応付けられた生体データパターンを用いて、生体データの経時的な推移を予測することができる。
【０１６４】
本発明の態様１１に係る生体状態予測装置は、態様１から１０のいずれかにおいて、上記生体データ取得部は、上記生体データとして、上記生体の皮膚表面の水分量、上記生体の体温、および上記生体の脈拍の少なくともいずれかを示すデータを取得することが好ましい。
【０１６５】
上記構成によれば、生体データとして、皮膚表面の水分量、体温および脈拍の少なくともいずれかを用いることができる。
【０１６６】
本発明の態様１２に係る生体状態予測装置は、態様１から１１のいずれかにおいて、上記属性は、上記生体の体格、年齢および性別の少なくともいずれかを含むことが好ましい。
【０１６７】
上記構成によれば、ユーザの体格、年齢および性別の少なくともいずれかに対応付けられた生体データパターンを用いて、生体データの経時的な推移を予測することができる。
【０１６８】
本発明の態様１３に係る生体状態予測方法は、生体の状態を示す生体データを取得する生体データ取得工程（Ｓ４）と、上記生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得工程（Ｓ２）と、（１）上記生体データ取得工程において取得した上記生体データと、（２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得工程において取得した上記環境データの少なくともいずれかに対応付けられた、生体データの経時的な推移を示す生体データパターンと、を照合する照合工程（Ｓ５）と、上記照合工程における照合結果に基づいて、上記生体データ取得工程において上記生体データを取得した後の、当該生体データの経時的な推移を予測する予測工程（Ｓ６）と、を含む。
【０１６９】
上記方法によれば、態様１と同様、生体データ取得後における、ユーザ（生体）に体調変化が生じ得る時期を予測することが可能となる。そのため、ユーザは、体調変化が生じないための予防を適切な時期に講じることが可能となる。
【０１７０】
本発明の態様１４に係る生体状態予測プログラムは、態様１に記載の生体状態予測装置としてコンピュータを機能させるための生体状態予測プログラムであって、少なくとも上記照合部および上記予測部としてコンピュータを機能させるための生体状態予測プログラムである。
【０１７１】
本発明の態様１５に係る生体状態予測装置（１０Ｅ）は、計時部（６０）と、生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得部（環境センサ２０）と、に通信可能に接続され、（１）上記計時部が計時した現在時刻と、（２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得部が取得した上記環境データの少なくともいずれかに対応付けられた、生体データの経時的な推移を示す生体データパターン（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）と、を照合する照合部（１１２）と、上記照合部の照合結果に基づいて、上記計時部が計時した現在時刻後の、上記生体データの経時的な推移を予測する予測部（生体データ推移予測部１１３）と、を備える。
【０１７２】
上記構成によれば、計時部が計時した現在時刻と、上記生体データパターンとの照合を行うことにより、当該現在時刻後の、経時的な推移を予測することができる。そのため、現在時刻を取得した後において、生体データが示す値がいつ頃、どの程度の値になるのかを予測することができる。
【０１７３】
それゆえ、現在時刻後における、ユーザ（生体）に体調変化が生じ得る時期を予測することが可能となる。そのため、ユーザは、体調変化が生じないための予防を適切な時期に講じることが可能となる。
【０１７４】
さらに、本発明の一態様の各態様に係る生体状態予測装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記生体状態予測装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより上記生体状態予測装置をコンピュータにて実現させる生体状態予測装置の生体状態予測プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の一態様の範疇に入る。
【０１７５】
〔本発明の一態様に係る別表現〕
本発明の一態様は以下のようにも表現できる。
【０１７６】
（１）本発明の一態様に係るユーザ支援装置（生体状態予測装置）は、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得部と、ユーザの属性情報を格納する属性情報格納部と、環境情報を取得する環境情報取得部とを有し、前記環境情報取得部から取得した環境情報と、前記属性情報格納部から読み出したユーザの属性情報のいずれか、あるいは、両方と関連付けられた時系列の生体情報パターンと、前記生体情報取得部から取得した生体情報とを用いて、現時刻より先の時刻の生体情報を予測する生体情報予測部と、前記生体情報予測部にて予測された生体情報を用いて、現時刻より先の時刻の情報を含んだ支援情報を生成する支援情報生成部と、を備える。
【０１７７】
（２）本発明の一態様に係るユーザ支援装置は、前記生体情報予測部は、前記生体情報取得部から取得した複数の時刻の生体情報を用いて、現時刻より先の時刻の生体情報を予測することが好ましい。
【０１７８】
（３）本発明の一態様に係るユーザ支援装置は、さらに、ユーザの活動情報を取得する活動情報取得部を備え、前記生体情報予測部は、前記環境情報取得部から取得した環境情報と前記属性情報格納部から読み出したユーザの属性情報とのいずれか、あるいは両方と、前記活動情報取得部から取得した活動情報とに関連付けられた時系列の生体情報パターンと、前記生体情報取得部から取得した生体情報とを用いて、現時刻より先の時刻の生体情報を予測することが好ましい。
【０１７９】
（４）本発明の一態様に係るユーザ支援装置は、前記属性情報は、ユーザの体格に関わる情報、年齢、性別のいずれかを含むことが好ましい。
【０１８０】
（５）本発明の一態様に係るユーザ支援装置は、前記環境情報取得部は、周囲環境の温度、および／または、湿度を測定するセンサであることが好ましい。
【０１８１】
（６）本発明の一態様に係るユーザ支援装置は、前記生体情報取得部は、ユーザの皮膚表面の水分量を測定するセンサであることが好ましい。
【０１８２】
（７）本発明の一態様に係るユーザ支援装置は、前記生体情報取得部は、ユーザの体温を測定するセンサであることであることが好ましい。
【０１８３】
（８）本発明の一態様に係るユーザ支援装置は、前記生体情報取得部は、ユーザの脈拍を測定するセンサであることであることが好ましい。
【０１８４】
（９）本発明の一態様に係るユーザ支援方法（生体状態予測方法）は、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得ステップと、ユーザの属性情報を格納する属性情報格納部から属性情報を読み出す属性情報取得ステップと、環境情報を取得する環境情報取得ステップとを有し、前記環境情報と前記属性情報のいずれか、あるいは、両方と関連付けられた時系列の生体情報パターンと、前記生体情報取得ステップにて取得した生体情報とを用いて、現時刻より先の時刻の生体情報を予測する生体情報予測ステップと、前記生体情報予測ステップにて予測された生体情報を用いて、現時刻より先の時刻の情報を含んだ支援情報を生成する支援情報生成ステップと、を含む。
【０１８５】
〔付記事項〕
本発明の一態様は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の一態様の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
【０１８６】
（関連出願の相互参照）
本出願は、2016年5月16日に出願された日本国特許出願：特願2016-098202に対して優先権の利益を主張するものであり、それを参照することにより、その内容の全てが本書に含まれる。
【符号の説明】
【０１８７】
１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄ、１０Ｅ  生体状態予測装置
２０  環境センサ（環境データ取得部）
３０  生体センサ（生体データ取得部）
５０  活動量計（活動データ取得部）
６０  計時部
１１１  生体データパターン特定部（特定部）
１１１Ａ  生体データパターン生成部（パターン生成部）
１１２  照合部
１１３  生体データ推移予測部（予測部）
１１４  支援データ生成部
Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３  生体データパターン
【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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