(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
体動センサと温度センサと脈波センサを具備し生体に装着される装着型デバイスと、
生活状態判定条件データを含む生活状態判定知識データと、代謝状態毎の消費カロリー算出アルゴリズムを含む消費カロリー算出知識データを格納したデータベースと、
前記装着型デバイスの検出信号と、前記生活状態判定知識データに基づいて生活活動状態を判定する生活活動状態判定部と、
前記装着型デバイスの信号から活動の継続状態を検出し、継続状態の場合には、生活活動状態毎の代謝状態を判定し、継続していない場合には、代謝の亢進状態を判定する代謝状態判定部と、
前記代謝状態に応じて前記消費カロリー算出アルゴリズムを変えて消費カロリーを算出する消費カロリー算出部と、
前記消費カロリーを出力する出力部とを有し、
前記代謝状態判定部は、前記代謝の亢進状態を、皮膚温と脈拍数の安静時との差分の大きさで判定し、当該代謝の亢進状態と判定された場合であって、かつ、前記生活活動状態が活動中ではないと判定された場合に活動後代謝状態と判定することを特徴とする代謝量モニタリング装置であって、
前記消費カロリー算出部は、前記代謝状態判定部において活動後代謝であると判定された場合、前記脈波センサから検出された脈波を用いて消費カロリー算出することを特徴とする代謝量モニタリング装置。
【請求項２】
請求項１に記載の代謝量モニタリング装置において、消費カロリー算出部は、前記代謝状態判定部において活動時代謝であると判定された場合、前記体動センサから検出された体動量の大きさを用いて消費カロリー算出することを特徴とする代謝量モニタリング装置。
【請求項３】
請求項１に記載の代謝量モニタリング装置において、前記生活活動状態判定部は、
前記装着型デバイスから検出された信号の継続時間を考慮して、生活活動状態を判定することを特徴とする代謝量モニタリング装置。
【請求項４】
請求項１に記載の代謝量モニタリング装置において、前記出力部は、前記活動後代謝状態を、他の代謝状態と識別可能なように前記代謝状態を表示することを特徴とする代謝量モニタリング装置。
【請求項５】
請求項１に記載の代謝量モニタリング装置において、前記体動センサは衝撃センサ又は加速度センサであることを特徴とする代謝量モニタリング装置。
【請求項６】
体動センサと温度センサと脈波センサを具備し生体に装着される装着型デバイスと、
生活状態判定条件データを含む生活状態判定知識データと、代謝状態毎の消費カロリー算出アルゴリズムを含む消費カロリー算出知識データを格納したデータベースと、
前記装着型デバイスの検出信号と、前記生活状態判定知識データに基づいて生活活動状態を判定する生活活動状態判定部と、
前記装着型デバイスの信号から活動の継続状態を検出し、継続状態の場合には、生活活動状態毎の代謝状態を判定し、継続していない場合には、代謝の亢進状態を判定する代謝状態判定部と、
前記代謝状態に応じて前記消費カロリー算出アルゴリズムを変えて消費カロリーを算出する消費カロリー算出部と、
前記消費カロリーを出力する出力部とを有し、
前記代謝状態判定部は、前記代謝の亢進状態を、皮膚温と脈拍数の安静時との差分の大きさで判定し、当該代謝の亢進状態と判定された場合であって、かつ、前記生活活動状態が活動中ではないと判定された場合に活動後代謝状態と判定することを特徴とし、
前記消費カロリー算出部は、前記代謝状態判定部において活動後代謝であると判定された場合、前記脈波センサから検出された脈波を用いて消費カロリー算出することを特徴とする代謝量モニタリングシステム。
【請求項７】
請求項６に記載の代謝量モニタリングシステムにおいて、消費カロリー算出部は、前記代謝状態判定部において活動時代謝であると判定された場合、前記体動センサから検出された体動量の大きさを用いて消費カロリー算出することを特徴とする代謝量モニタリングシステム。
【請求項８】
請求項６に記載の代謝量モニタリングシステムにおいて、前記生活活動状態判定部は、
前記装着型デバイスから検出された信号の継続時間を考慮して、生活活動状態を判定することを特徴とする代謝量モニタリングシステム。
【請求項９】
請求項６に記載の代謝量モニタリング装置において、前記出力部は、前記活動後代謝状態を、他の代謝状態と識別可能なように前記代謝状態を表示することを特徴とする代謝量モニタリングシステム。
【請求項１０】
請求項６に記載の代謝量モニタリングシステムにおいて、前記体動センサは衝撃センサ又は加速度センサであることを特徴とする代謝量モニタリングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，利用者の生体情報を収集して，代謝状態をモニタリングし，消費カロリーを算出する身体装着型の装置及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年，中高齢者の健康増進や生活習慣病予防のニーズ増大に伴い，日常生活の下で正確かつ簡易にエネルギー代謝（エネルギー消費量，消費カロリー）を把握し，日頃の健康管理に利用することが求められている。
【０００３】
このような健康管理支援に関して，従来，常時身体に装着して消費カロリーをモニタリングする装置がある。
【０００４】
例えば，特開２００５−２３０３４０に記載の「エネルギー消費量推定装置」では，加速度センサと気圧センサに基づき求めた歩行速度や傾斜角度からエネルギー消費量（消費カロリー）を推定する。
【０００５】
また，例えば，特開平１０−３１８７７９に記載の「運動レベル経時記憶装置」では，活動検知信号に基づき求めた運動強度をもとに，運動量（消費カロリー）を求める。
【０００６】
また，例えば，特開２００３−９３３７２に記載の「消費カロリー測定装置」，及びＷＯ１９９７／０４７２３９に記載の「消費カロリー測定装置」では，安静時や運動時の回帰式をもとに，心拍数から消費カロリーを求める。
【０００７】
また、例えば、特開２００５−１１５７９９に記載の「健康管理システム」では、センサから得られた生体情報から運動状態を判定し、演算処理を変化させることが記載されている。
【０００８】
【特許文献１】特開２００５−２３０３４０
【特許文献２】特開平１０−３１８７７９
【特許文献３】特開２００３−９３３７２
【特許文献４】ＷＯ１９９７／０４７２３９
【特許文献５】特開２００５−１１５７９９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし，従来の技術では，身体内部のエネルギー代謝の状態を加味しておらず，消費カロリーを正確に把握できないという問題があった。特に，身体活動終了後の回復過程で，エネルギー代謝が亢進している状態（活動後代謝状態）を判定できず，消費カロリーを高精度に算出できないという問題があった。
【００１０】
本発明の目的は，身体活動に伴う身体内部のエネルギー代謝の状態を判定し，常時消費カロリーを高精度に算出する代謝量モニタリング装置及びシステムを提供すること，である。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題は、体動センサと温度センサと脈波センサを具備し生体に装着される装着型デバイスと、生活状態判定条件データを含む生活状態判定知識データと、代謝状態毎の消費カロリー算出アルゴリズムを含む消費カロリー算出知識データを格納したデータベースと、装着型デバイスの検出信号と、生活状態判定知識データに基づいて生活活動状態を判定する生活活動状態判定部と、装着型デバイスの信号から活動の継続状態を検出し、継続状態の場合には、生活活動状態毎の代謝状態を判定し、継続していない場合には、代謝の亢進状態を判定する代謝状態判定部と、代謝状態に応じて消費カロリー算出アルゴリズムを変えて消費カロリーを算出する消費カロリー算出部と、消費カロリーを出力する出力部とを有することを特徴とする代謝量モニタリングシステムにより、解決することができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明である代謝量モニタリング装置及びシステムにより，身体活動に伴う身体内部のエネルギー代謝の状態を判定することができるので，消費カロリーを高精度に算出することが可能となる。
これにより，利用者は，日常生活の下で，簡単かつ正確にエネルギー代謝を把握できるので，日頃の健康管理や，健康増進，生活習慣病予防に活用することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図１に，本発明の実施例である代謝量モニタリング装置及びシステムの構成図を示す。本システムは，データサーバ１００と，入出力端末１２０と，ネットワーク１４０と，装着型デバイス１５０と，無線中継器１７０と，で構成される。
【００１４】
本実施例では，前記入出力端末１２０は，キーボードやマウスなどの入力部とディスプレイなどの出力部と前記データサーバ１００などと通信する通信部とを有する１つまたは複数のパーソナルコンピュータを利用する。また，入力部と出力部と通信部とを有するＰＤＡ，ＰＨＳ，携帯電話，など可搬型端末も利用できる。
【００１５】
本システムでは，前記ホームサーバ１２０と，前記無線中継器１７０と，をマンションなど集合住宅の１つの居宅に設置し，前記装着型デバイス１５０を，居宅の居住者（以下ユーザとする）が身体に装着して利用する。また，前記データサーバ１００を，本システムの運用者であるカスタマーセンターが管理するデータセンターに設置する。
【００１６】
このように，前記データサーバ１００を，データセンターに設置することで，ユーザの個人情報や，ユーザから収集される生体データなどのプライバシー情報を一元管理できるので，情報漏洩防止等のセキュリティ管理を簡易化できる。
また，前記データサーバ１００は，マンション内に設置することもできる。これにより，システム構築を簡易化できる。
【００１７】
また，本システムでは，前記無線中継器１７０を，戸建住宅（以下居宅とする）に設置し，前記装着型デバイス１５０を，居宅の居住者（以下ユーザとする）が身体に装着して利用することもできる。これにより，本システムを戸建住宅でも利用できる。
【００１８】
前記データサーバ１００は，ＤＳ制御部１０１と，ＤＳメモリ１０２と，生活活動状態判定部１０５と，代謝状態判定部１０６と，消費カロリー算出部１０７と，ＤＳ通信部１０８と，ユーザ情報データベース１１１と，データ蓄積データベース１１２と，知識ベース１１３と，で構成される。
【００１９】
前記装着型デバイス１５０は，ＷＤ制御部１５１と，ＷＤメモリ１５２と，装着型デバイスを識別する固有ＩＤであるＷＤ＿ＩＤを格納するＷＤ＿ＩＤ記憶部１５３と，ＷＤ演算部１５４と，ＷＤ無線通信部１５５と，生体の心臓の拍動に伴う血管内の血流量の変化を検出する脈波センサ１５６と，生体から発生する熱エネルギー量を検出する温度センサ１５８と，生体の活動を体動として検出する体動センサ１５９と，出力部１６０と，で構成される。
【００２０】
本実施例では，前記ＷＤ＿ＩＤ記憶部１５３に，「ｗｄ０１」が記憶されている。
【００２１】
前記装着型デバイス１５０は，前記無線中継器１７０と無線通信を行う。
前記装着型デバイス１５０は，リストバンドに組み込まれており，ユーザは手首に装着して利用する。また，腕時計やロッカーキー，ペンダントや指輪，衣類，シューズ，帽子，眼鏡，など身体に装着するものに組み込むこともできる。また，バンソウコウや湿布など，皮膚に直接貼りつけて利用することもできる。
【００２２】
図１０に，前記装着型デバイス１５０が，リストバンドに組み込まれているときの構成図を示す。前記脈波センサ１５６及び前記温度センサ１５８を，ユーザの皮膚に近接もしくは接触するように構成する。これにより，脈波及び皮膚温を検出することが可能となる。また，体動センサ１５９を，手の甲と平行方向の動きを検出するようにリストバンドに組み込む。これにより，ユーザの体動を効率的に検出することが可能となる。
【００２３】
前記体動センサ１５９は，衝撃センサを利用することもできる。これにより，消費電力を低減できる。また，前記体動センサ１５９は，加速度センサを利用することもできる。これにより，体動を高精度に検出できる。
【００２４】
前記出力部１６０は，液晶ディスプレイを想定しているが，他の表示デバイスで構成することもできる。
【００２５】
前記ネットワーク１４０は，前記データサーバ１００と，前記スタッフ用端末１２０と，前記無線中継器１７０と，が接続されている。前記データサーバ１００は，前記ネットワーク１４０を介して，前記スタッフ用端末１２０や，前記無線中継器１７０と，通信を行う。
【００２６】
前記ネットワーク１４０は，ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）ケーブルによる有線通信を利用する。また，電力線通信（ＰＬＣ，Ｐｏｗｅｒ  Ｌｉｎｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）や他の有線通信，または，ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ等の無線通信の他，独自の通信方式を利用することもできる。
【００２７】
また，前記ネットワーク１４０は，構内ＰＨＳなど，他の構内ネットワークや，インターネット，ＶＰＮ，携帯電話通信網，ＰＨＳ通信網など，他の広域ネットワークを利用することもできる。
【００２８】
本システムはハードウエア構成として記載されているが，本システムの機能の一部をソフトウエアで構成することもできる。
【００２９】
また，データサーバの機能の一部を前記装着型デバイスに組み込むこともできる。これにより，装着型デバイスのみで，消費カロリーを算出できる。
【００３０】
図２に，前記ユーザ情報データベース１１１の例２００を示す。前記データベース例２００は，ユーザの個人情報を管理するユーザ個人情報テーブル２１０と，で構成される。前記ユーザ個人情報テーブル２１０は，ユーザを識別するユーザＩＤを格納するフィールド２１１と，ユーザがシステム利用時にユーザ認証を実施するときに使用するユーザパスワードを格納するフィールド２１２と，氏名等の個人情報を格納するフィールド２１３と，ユーザが利用する装着型デバイスを識別するＷＤ＿ＩＤを格納するフィールド２１５と，で構成される。例えば，前記テーブル例２１０のユーザ個人情報レコードの例２１０Ａでは，ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０００１」，氏名「Ｆ．Ｋｕｒｉ」のユーザは，ＷＤ＿ＩＤ「ｗｄ０１」で識別される装着型デバイスを利用していることを示している。
【００３１】
図３に，前記データ蓄積データベース１１２の例３００を示す。前記データ蓄積データベース１１２は，ユーザデータ履歴テーブル３１０と，で構成される。前記ユーザデータ履歴テーブル３１０は，前記ユーザＩＤを格納するフィールド３１１と，前記装着型デバイス１５０から送信されるユーザの生体データを含むＳＤデータを格納するフィールド３１２と，ユーザの生体データから算出される生活活動状態を識別する生活活動状態ＩＤを格納するフィールド３１３と，ユーザの生体データから算出される代謝状態を識別する代謝状態IDを格納するフィールド３１４と，ユーザの生体データから算出される消費カロリーを格納するフィールド３１５と，前記ＳＤデータを受信した日時を格納するフィールド３１６と，で構成される。
【００３２】
本実施例では，生活活動状態ＩＤ「Ｓ＿ＳＬ」は生活活動状態「睡眠中」，生活活動状態ＩＤ「Ｓ＿ＳＴ」は生活活動状態「安静中」，生活活動状態ＩＤ「Ｓ＿ＡＣ」は生活活動状態「活動中」，を識別するＩＤとして定義される。
【００３３】
また，代謝状態ＩＤ「Ｍ＿ＳＬ」は代謝状態「睡眠時代謝中」，代謝状態ＩＤ「Ｍ＿ＳＴ」は代謝状態「安静時代謝中」，代謝状態ＩＤ「Ｍ＿ＡＣ」は代謝状態「活動時代謝中」，代謝状態ＩＤ「Ｍ＿ＡＢ」は代謝状態「活動後代謝中」，を識別するＩＤとして定義される。
【００３４】
図４に，前記知識ベース１１３の例４００を示す。前記知識ベース１１４は，生活活動状態を判定する知識を格納する生活活動状態判定知識テーブル４２０と，消費カロリー算出知識テーブル４５０と，で構成される。
【００３５】
前記生活活動状態判定知識テーブル４２０は，前記ユーザＩＤを格納するフィールド４２１と，生活活動状態を識別する生活活動状態ＩＤを格納するフィールド４２２と，生活活動状態ＩＤで識別される生活活動状態を判定するための判定条件を格納するフィールド４２３と，備考フィールド４２４と，で構成される。
【００３６】
例えば，生活活動状態判定知識レコード４２０Ｃの場合，ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０００１」で識別されるユーザに対して，体動Ａｃが５０以上であるとき，生活活動状態ＩＤ「Ｓ＿ＡＣ」，すなわち生活活動状態「活動中」が判定されることを示している。
【００３７】
前記消費カロリー算出知識テーブル４５０は，前記ユーザＩＤを格納するフィールド４５１と，前記代謝状態ＩＤを格納するフィールド４５２と，前記代謝状態ＩＤに応じて消費カロリーを算出するアルゴリズムを格納するフィールド４５３と，備考フィールド４５４と，で構成される。
【００３８】
例えば，消費カロリー算出知識レコード４５０Ｃの場合，前記ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０００１」で識別されるユーザに対して，代謝状態ＩＤ「Ｍ＿ＡＣ」すなわち代謝状態が「活動時代謝中」のとき，消費カロリーを算出するアルゴリズムが「ＭＥＴｓ（３．０）」，すなわちＭＥＴｓを用いた消費カロリー算出アルゴリズムで，引数（ＭＥＴｓ値）が「３．０」であることを示している。
【００３９】
ＭＥＴｓとは，安静時代謝量を基準とした身体活動時の代謝量の大きさを表す指数で，身体活動（運動や作業，日常生活動作なども含む）毎に定義されるＭＥＴｓ値（単位はｍｌ／ｋｇ／分）により，式１を用いて，消費カロリーを算出することができる。（参考文献１「Ainsworth BE, Haskell WL, Leon AS, at el. Compendium of Physical activities: classification of energy costs of human physical activities, Med Sci Sports Exerc. 1993 Jan; 25(1): 71-80」）。
【００４０】
ＭＥＴｓ（ＭＥＴｓ値）
＝  ＯＣＩ×（ＯＣ×ＭＥＴｓ値×Ｗ×Ｔ）／１０００  ・・・  式１
但し，ＯＣＩ：酸素摂取量−消費カロリー換算係数［ｋｃａｌ／ｌ］
ＯＣ：安静代謝時（１ＭＥＴ）の酸素摂取量［ｍｌ／ｋｇ／ｍｉｎ］
Ｗ：体重［ｋｇ］
Ｔ：時間［ｍｉｎ］
例えば，前記ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０００１」で識別されるユーザが，活動中のとき，ＯＣＩ＝５．０［ｋｃａｌ／ｌ］，ＯＣ＝３．５［ｍｌ／ｋｇ／ｍｉｎ］とすると，前記ユーザ個人情報テーブル２１０の前記パラメータ２１３に記述された体重Ｗを用いて，１分間の消費カロリーは，５．０×（３．５×３．０×６０．０×１）／１０００＝３．１５［ｋｃａｌ］となる。
【００４１】
また，消費カロリー算出知識レコード４５０Ｅのように，式1と体動量Ａｃを用いて消費カロリーを算出することができる。
例えば，Ｉ（Ａｃ）＝Ａｃ／２１０のとき，Ａｃ＝２８０の場合，1分間の消費カロリーは，ＭＥＴｓ（３．０）×Ｉ（２８０）＝４．２０［ｋｃａｌ］となる。
このように，体動量Ａｃを用いることで，生活活動状態だけでなく体動量の大きさに応じた消費カロリーを算出することができる。
【００４２】
また，消費カロリー算出知識レコード４５０Ｄのように，消費カロリーを算出するアルゴリズムが「ＭｔＣ（Ｐｓ）」，すなわち，式２のように，脈拍から消費カロリーを算出することができる。（文献２「木田和幸：心拍数によるエネルギー消費量の推定に関する研究，弘前医学４０巻１号，６０〜６９，１９８８年」）。
【００４３】
ＭｔＣ（Ｐｓ）  ＝  ＯＣＩ×（Ｍａ×Ｐｓ＋Ｍｂ）×Ｔ  ・・・  式２
但し，ＯＣＩ：酸素摂取量−消費カロリー換算係数［ｋｃａｌ／ｌ］
Ｐｓ：脈拍数［回／ｍｉｎ］
Ｔ：時間［ｍｉｎ］
Ｍａ，Ｍｂ：係数
例えば，前記ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０００１」で識別されるユーザが，活動中で脈拍数８０回／分のとき，ＯＣＩ＝５．０［ｋｃａｌ／ｌ］とすると，前記ユーザ個人情報テーブル２１０の前記パラメータ２１３に記述された係数Ｍａ，Ｍｂを用いて，１分間の消費カロリーは，５．０×（０．０４６６７×８０−３．１０３３３）×１＝３．１５ｋｃａｌ［ｋｃａｌ］となる。
【００４４】
係数ＭａとＭｂは，後述する活動後代謝状態の前後の代謝エネルギーと脈拍数をもとに，以下の連立方程式から算出することができる。
【００４５】
ＥＥ１＝ＯＣＩ×（Ｍａ×Ｐｓ１＋Ｍｂ）×Ｔ
ＥＥ２＝ＯＣＩ×（Ｍａ×Ｐｓ２＋Ｍｂ）×Ｔ
例えば，活動後代謝状態の直前において代謝エネルギーＥＥ１＝３．１５，脈拍数Ｐｓ１＝８０（ユーザデータレコード３１０Ｆ）であり，活動後代謝状態の終了時において代謝エネルギーＥＥ２＝１．０５，脈拍数Ｐｓ２＝７１（ユーザデータレコード３１０Ｃ）である場合，上記連立方程式から，Ｍａ＝０．０４６６７，Ｍｂ＝３．１０３３３，が算出される。
【００４６】
このように，活動後代謝状態の前後のユーザデータから係数を算出することで，個人に応じた適切な係数を算出でき，消費カロリー算出の正確性を向上することができる。
【００４７】
また，消費カロリー算出知識レコード４５０Ｐのように，ＲＭＲ（Ｒｅｌａｔｉｖｅ  Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ  Ｒａｔｅ，エネルギー代謝率）を用いた消費カロリー算出アルゴリズムを利用することもできる。
【００４８】
また，消費カロリー算出知識レコード４５０Ｑ，４５０Ｒのように，任意の式を用いることもできる。
【００４９】
このように，知識ベースに，代謝状態毎の消費カロリー算出アルゴリズムを格納できるように構成することで，代謝状態に応じた消費カロリーの算出を自由に設定することができる。
【００５０】
次に，本システムの動作を，フローチャートを用いて説明する。
【００５１】
図５に，前記装着型デバイス１５０の動作を表わすフローチャートを示す。まず，前記装着型デバイス１５０が動作を開始すると，前記ＷＤ制御部１５１は，終了するか否かを判定するステップ６０１を実行する。前記ステップ６０１で，終了すると判定した場合，本動作を終了する。
【００５２】
前記ステップ６０１で，終了しないと判定した場合，前記ＷＤ制御部１５１は，待機時間Ｔｗの間待機するステップ６０２を実行する。本実施例では，待機時間Ｔｗを「６０秒」としているが，任意の時間でよい。
【００５３】
次に，前記ＷＤ制御部１５１は，前記装着型デバイス１５０をユーザが装着しているか否かを判定するステップ６０３を実行する。例えば，前記脈波センサ１５６の出力値が既定値より小さい場合に装着していると判定し，既定値以上の場合に装着していないと判定する。
【００５４】
前記ステップ６０３で，装着してないと判定した場合，前記ＷＤ制御部１５１は，前記ステップ６０１を実行し，以降の処理を繰り返し実行する。
【００５５】
前記ステップ６０３で，装着していると判定した場合，前記ＷＤ制御部１５１は，前記ＷＤ演算部を起動し，前記脈波センサ１５６から脈拍数Ｐｓを，前記温度センサ１５８から皮膚温ＢＴを，前記体動センサ１５９から体動Ａｃを，生体データとして算出するステップ６０４を実行する。
例えば，脈拍数Ｐｓを算出する場合，前記脈波センサ１５６の出力する脈波からピーク値を算出し，現在時刻から過去６０秒間のピーク値の回数をカウントし，脈拍数Ｐｓとして算出する。
【００５６】
また，例えば，皮膚温ＢＴを算出する場合，前記温度センサ１５８の出力する電圧値をもとに，電圧値を皮膚温に変換する変換式を用いて皮膚温ＢＴを算出する。
【００５７】
また，例えば，体動Ａｃを算出する場合，前記体動センサ１５９の出力する体動の大きさに相当するスカラー値が，既定値以下の値から既定値より大きい値を示す回数と，既定値より大きい値から既定値以下を示す回数を合算した値を体動Ａｃとして算出する。
【００５８】
体動Ａｃを算出する場合，前記体動センサ１５９の出力する体動の大きさに相当するスカラー値を合算した値を体動Ａｃとして算出することもできる。
【００５９】
次に，前記ＷＤ制御部１５１は，前記ＷＤ無線通信部１５５を起動し，前記ステップ６０４で算出した生体データを，前記ＷＤ＿ＩＤとともに，ＷＤデータとして，送信するステップ６０５を実行する。
【００６０】
例えば，生体データが脈拍数Ｐｓ「８０」，皮膚温ＢＴ「３６．２」，体動Ａｃ「２１０」の場合，ＷＤデータとして，「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１，Ｐｓ＝８０，ＢＴ＝３６．２，Ａｃ＝２１０」（ＷＤＤＡＴＡ０１とする）を送信することになる。
【００６１】
前記ステップ６０５で送信された前記ＷＤデータは，前記無線中継器１７０が受信する。
【００６２】
図６に，前記ＷＤデータを前記無線中継器１７０が受信する場合の，前記無線中継器１７０の動作を表すフローチャートを示す。
【００６３】
まず，前記無線中継器１７０が動作を開始すると，前記無線中継器１７０は，終了するか否かを判定するステップ７０１を実行する。前記ステップ７０１で，終了すると判定した場合，本動作を終了する。
【００６４】
前記ステップ７０１で，終了しないと判定した場合，前記無線中継器１７０は，前記装着型デバイス１５０が送信した前記ＷＤデータを受信するステップ７０２を実行する。
【００６５】
次に，前記無線中継器１７０は，受信した前記ＷＤデータに，無線中継器１７０を識別するＳＤ＿ＩＤ（本実施例では，ＳＤ＿ＩＤ「ｔｄ１０」とする）を付加し，ＳＤデータとして送信するステップ７０３を実行する。
【００６６】
例えば，前記ＷＤＤＡＴＡ０１を受信した場合，ＳＤデータとして，「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１，ＳＤ＿ＩＤ＝ｔｄ１０，Ｐｓ＝８０，ＢＴ＝３６．２，Ａｃ＝２１０」（ＳＤＤＡＴＡ０１とする）を送信することになる。
【００６７】
本実施例では，前記装着型デバイス１５０の前記ＷＤ無線通信部１５５と，前記無線中継器１７０との無線通信は，ＩＥＥＥ８０２．１５．４，Ｚｉｇｂｅｅ，を想定している。これにより，消費電力を低減することが可能となる。
また，前記無線通信は，微弱無線，特定小電力無線，Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ，ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ等，他の無線通信でもよい。これにより，より汎用的なシステム構築が可能となる。
【００６８】
前記ステップ７０３で送信された前記ＳＤデータは，前記ネットワーク１４０を介して，前記データサーバ１００が受信する。
【００６９】
図７に，前記データサーバ１００のデータ受信時の動作を表わすフローチャートを示す。まず，前記データサーバ１００が動作を開始すると，前記ＤＳ制御部１０１は，受信時の動作を終了するか否かを判定するステップ８０１を実行する。前記ステップ８０１で，終了すると判定した場合，本動作を終了する。
【００７０】
前記ステップ８０１で，終了しないと判定した場合，前記ＤＳ制御部１０１は，前記無線中継器１７０から送信された前記ＳＤデータを受信するステップ８０２を実行する。
【００７１】
次に，前記ＤＳ制御部１０１は，前記生活活動状態判定部１０５を起動し，前記ステップ８０２で受信したＳＤデータから，前記生活活動状態判定知識テーブル４２０の知識を用い，生活活動状態を判定するステップ８０３を実行する。
【００７２】
例えば，ＳＤＤＡＴＡ０１の場合，体動「Ａｃ」が２１０であり，判定条件「Ａｃ≧１２０」に一致するため，生活活動状態は「活動状態（活動中）」（生活活動状態ＩＤは「Ｓ＿ＡＣ」）となる。
【００７３】
また，例えば，ＳＤデータが「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１，ＳＤ＿ＩＤ＝ｔｄ１０，Ｐｓ＝７１，ＢＴ＝３６．２，Ａｃ＝５０」（ＳＤＤＡＴＡ０２とする）の場合，体動「Ａｃ」が５０であり，判定条件「Ａｃ＜１２０」に一致するため，生活活動状態は「安静状態（安静中）」（生活活動状態ＩＤは「Ｓ＿ＳＴ」）となる。
【００７４】
また，例えば，ＳＤデータが「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１，ＳＤ＿ＩＤ＝ｔｄ１０，Ｐｓ＝６２，ＢＴ＝３５．８，Ａｃ＝１０」（ＳＤＤＡＴＡ０３とする）の場合，体動「Ａｃ」が１０であり，判定条件「Ａｃ＜４０」に一致するため，この判定条件「Ａｃ＜４０」に一致する継続時間が３０分以上の場合（判定条件「Ｌ≧３０」），生活活動状態は「睡眠状態（睡眠中）」（生活活動状態ＩＤは「Ｓ＿ＳＬ」）となる。
ここでは，継続時間を３０分以上としているが，任意の値に設定することができる。
【００７５】
このように，生活活動状態判定知識ベースを用いることで，前記装着型デバイス１５０が収集した生体情報から「安静中」「活動中」「睡眠中」という生活活動状態を判定することができる。
【００７６】
また，睡眠状態を判定する条件に，継続時間を追加することで，新聞や読書，パソコン操作など，静的な日常動作を行っている場合に，誤って睡眠状態と判定することを防止できるので，より正確に生活活動状態を判定することが可能となる。
【００７７】
前記生活活動状態知識テーブル４２０では，体動Ａｃのみで生活活動状態を判定しているが，脈拍Ｐｓ，皮膚温ＢＴ，を組み合わせることもできる。これにより，より正確に生活活動状態を判定することが可能となる。
【００７８】
次に，前記ＤＳ制御部１０１は，前記代謝状態判定部１０６を起動し，前記ステップ８０２で受信したＳＤデータから代謝状態を判定するステップ８０４を実行する。
【００７９】
図８に，前記ステップ８０４で，代謝状態を判定するときの動作を表すフローチャートを示す。まず，前記代謝状態判定部１０６は，活動状態が継続していることを示す活動状態継続フラグ「ＡＢＦｌａｇ＝１」が前記ＤＳメモリ１０２に格納されているか否かを判定するステップ８Ａ０１を実行する。
【００８０】
前記活動状態継続フラグは，式３を用いて，判定する。
【００８１】
ＡＢＦｌａｇ  ＝  １  （ＡｃＴ≧１２０）  ・・・式３
０  （ＡｃＴ＜１２０）
但し，
０
ＡｃＴ  ＝  Σ  Ａｃ（ｔ）
ｔ＝−１０
前記ステップ８Ａ０１で，否と判定した場合，前記代謝状態判定部１０６は，生活活動状態毎の代謝状態，すなわち，生活活動状態「睡眠中」のとき代謝状態「睡眠時代謝中」，生活活動状態「安静中」のとき代謝状態「睡眠時安静中」，生活活動状態「活動中」のとき代謝状態「活動時代謝中」，と判定し，前記ＤＳメモリ１０２に判定した代謝状態を格納するステップ８Ａ０５を実行する。
【００８２】
前記ステップ８Ａ０５の終了後，前記ＤＳメモリ１０２に格納された活動継続フラグＡＢＦｌａｇを初期化（ＡＢＦｌａｇ＝０）するステップ８Ａ０６を実行し，本動作を終了する。
【００８３】
前記ステップ８Ａ０１で，活動状態が継続していると判定した場合，前記代謝状態判定部１０６は，代謝が亢進しているか否か（代謝が亢進状態か否か）を，
脈拍数と皮膚温の変動状態，すなわち安静時との差分の大きさに応じて，判定するステップ８Ａ０２を実行する。
【００８４】
具体的には，前記ユーザ個人情報テーブル２１０の前記パラメータ２１３に記述された安静時皮膚温Ｔｓｔｂと安静時脈拍数Ｐｓｔｂを用いて，式４により判定する。
ＢＴ  −  Ｔｓｔｂ  ≧  ０．１  かつ
Ｐｓ  −  Ｐｓｔｂ  ≧  １．０        ・・・式４
例えば，前記パラメータ２１３ではＴｓｔｂ＝３６．０，Ｐｓｔｂ＝７１のため，前記ユーザデータ履歴テーブル３１０に格納されたユーザデータレコード３１０Ｂの場合，皮膚温ＢＴ＝３７．３，脈拍数Ｐｓ＝８０のように皮膚温と脈拍数とも安静時よりも大きいため「代謝亢進状態」と判定することとなるが，ユーザデータレコード３１０Dやユーザデータレコード３１０Eのように脈拍数や皮膚温だけが安静時よりも大きい場合は，代謝が亢進していると判定することはない。
【００８５】
上記のように，代謝が亢進していることを判定する場合に，環境に応じて変動する皮膚温と，精神状態に応じて変動する脈拍とを組み合わせることで，精神的な影響や環境変化の影響を低減し，高い信頼性で判定することできる。
【００８６】
このように，各センサの検出信号を用いて，活動状態が継続していることを判定後，代謝が亢進していることを判定することで，身体活動終了後の回復過程でエネルギー代謝が亢進している状態（活動後代謝状態）を高精度に判定することができる。
【００８７】
前記ステップ８Ａ０２で，否と判定した場合，前記代謝状態判定部１０６は，前記ステップ８Ａ０５，前記ステップ８Ａ０６を実行し，本動作を終了する。
【００８８】
前記ステップ８Ａ０２で，代謝が亢進していると判定した場合，前記代謝状態判定部１０６は，生活活動状態が「活動中」か否かを判定するステップ８Ａ０３を実行する。
前記ステップ８Ａ０３で，生活活動状態が「活動中」と判定した場合，前記代謝状態判定部１０６は，前記ステップ８Ａ０５，前記ステップ８Ａ０６を実行し，本動作を終了する。
【００８９】
前記ステップ８Ａ０３で，否と判定した場合，前記代謝状態判定部１０６は，代謝状態を「活動後代謝状態」と判定し，前記ＤＳメモリ１０２に判定した代謝状態を格納するステップ８Ａ０４を実行し，本動作を終了する。
【００９０】
前記ステップ８０４の動作終了後，前記ＤＳ制御部１０１は，前記消費カロリー算出部１０７を起動し，前記ＤＳメモリ１０２に格納された代謝状態に応じて消費カロリー算出アルゴリズムを変えて消費カロリーを算出するステップ８０５を実行する。
【００９１】
次に，前記ＤＳ制御部１０１は，前記ＤＳ通信部１０８を用いて，前記生活活動状態と前記代謝状態と前記消費カロリーなどのメッセージデータを，前記装着型デバイス１５０に前記中継器１７０を介して送信するステップ８０７を実行する。
【００９２】
図１１に，前記ステップ８０７で送信されたメッセージデータを前記装着型デバイス１５０が受信した場合の，前記出力部１６０の画面例１３００を示す。 
前記画面例１３００は，受信したメッセージデータ中の消費カロリーの総和を表示するエリア１３０１と，生活活動状態を表示するエリア１３０２と，代謝状態の亢進状態を表示するエリア１３０３と，で構成される。
【００９３】
生活活動状態「安静中」で代謝状態「安静時代謝」のときは，図１１（ａ）のように，エリア１３０２に「安静」を表示する。
【００９４】
また，生活活動状態「活動中」で代謝状態「活動時代謝」のときは，図１１（ｂ）のように，エリア１３０２に「活動」を表示し，エリア１３０３に代謝の亢進状態を表示する。
【００９５】
ここで，生活活動状態は「安静中」に戻るが，代謝状態が「活動後（←後？→はい。）代謝」のときは，図１１（ｃ）のように，エリア１３０２に「安静」を表示し，エリア１３０３に代謝の亢進状態を表示することになる。
【００９６】
このように，代謝状態に応じて出力方法を変えて表示することで，ユーザは身体内部のエネルギー代謝の様子を簡易に確認できる。また，活動後代謝によるエネルギー代謝の様子を他の代謝状態と識別可能なように出力するので，ユーザは身体活動の効果を，活動終了後においても簡易に確認できる。
【００９７】
次に，前記ＤＳ制御部１０１は，前記ステップ８０２で受信したＳＤデータと，前記ステップ８０３で算出した生活活動状態と，前記ステップ８０４で算出した代謝状態と，前記ステップ８０５で算出した消費カロリーと，を前記ＳＤデータを受信した日時と，前記ＳＤデータに含まれるＷＤ＿ＩＤが前記ユーザ個人情報テーブル２１０の前記ＷＤ＿ＩＤフィールド２１５に一致するレコードのユーザＩＤとともに，前記データ蓄積データベース１１２に格納するステップ８０７を実行する。
【００９８】
例えば，２００４年４月２日６時３２分に，前記ＳＤＤＡＴＡ０１を受信した場合，前記ユーザデータ履歴テーブル３１０に，ユーザデータレコード３１０Ａが格納されることになる。
【００９９】
このように，受信したＳＤデータは全て，受信した日時とともに前記ユーザデータ履歴テーブル３１０に蓄積される。
【０１００】
蓄積されたユーザデータは，前記入出力端末１２０を使用し，閲覧することができる。図９に，前記入出力端末１２０を用いて，前記データ蓄積データベース１１２にアクセスしたときの画面例１１００を示す。
【０１０１】
前記画面例１１００は，データ表示エリア１１１０と，消費カロリー表示エリア１１２０と，生活活動状態表示エリア１１３０と，で構成される。前記消費カロリー表示エリアでは，生活活動状態に応じて算出された消費カロリーと，活動後代謝により消費された消費カロリーが表示される。
【０１０２】
図９から判るように，生活活動状態に応じて算出された消費カロリー，すなわち，文献１のＭＥＴｓを用いた消費カロリー算出アルゴリズムのみの場合，活動状態のときは活動時代謝の消費カロリーが，安静状態のときは安静時代謝の消費カロリーが，算出されている。（図９では，活動時代謝の消費カロリーは，前記消費カロリー算出知識レコード４５０Ｅのように，式１と体動量Ａｃを用いて消費カロリーを算出している。）
そのため，生活活動状態が活動状態から安静状態に変わった後は，安静時代謝の消費カロリーを算出することになる。
【０１０３】
しかし，生活活動状態が活動状態から安静状態に変わった後でも，身体内部のエネルギー代謝は，即時，活動代謝状態から安静代謝状態に切り替わるわけではなく，緩やかに減少していくと考えられる。これは，前記１１１０で示すように，脈拍が安静状態に向かって緩やかに減少していくことからも判る。そのため，生活活動状態に応じて算出された消費カロリーだけでは，実際の消費カロリーに対して誤差が生じることとなる。
【０１０４】
一方，活動後代謝に応じて算出された消費カロリーの場合，生活活動状態が活動状態から安静状態に変わった後，すなわち，活動後代謝状態の場合は，脈拍数に応じて消費カロリーを算出するので，消費カロリーが緩やかに減少していくことになる。
【０１０５】
このように，活動後代謝状態の場合，身体内部のエネルギー代謝を反映する脈拍を用いて消費カロリーを算出するので，身体活動に伴うエネルギー代謝を反映する生活活動状態からでは算出できないエネルギー代謝を加味することができる。よって，活動後代謝状態の場合，脈拍を用いて消費カロリーを算出することで，生活活動状態に応じて算出する消費カロリーと比較し，より正確に消費カロリーを算出することができる。このように，代謝状態に応じて，生活活動状態に対する消費カロリーを算出するアルゴリズムを変えることで，常時消費カロリーを高精度に算出することができる。
【０１０６】
このように，代謝状態に応じて出力方法を変えて表示することで，ユーザは身体内部のエネルギー代謝の様子を簡易に確認できる。また，活動後代謝によるエネルギー代謝の様子を他の代謝状態と識別可能なように出力するので，ユーザは身体活動の効果を，活動終了後においても簡易に確認できる。
【０１０７】
以上説明した代謝量モニタリング装置及びシステムにより，身体活動に伴う身体内部のエネルギー代謝の状態を判定することができるので，消費カロリーを高精度に算出することが可能となる。
【０１０８】
また，活動後代謝によるエネルギー代謝の様子を他の代謝状態と識別可能なように出力するので，ユーザは身体活動の効果を，活動終了後においても簡易に確認できる。
【０１０９】
これにより，利用者は，日常生活の下で，簡単かつ正確にエネルギー代謝を把握できるので，日頃の健康管理や，健康増進，生活習慣病予防に活用することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】本発明の実施例である代謝量モニタリング装置及びシステムの構成図。
【図２】ユーザ情報データベースの例。
【図３】データ蓄積データベースの例。
【図４】知識ベースの例。
【図５】装着型デバイスの動作を表すフローチャート。
【図６】無線中継器の動作を表すフローチャート。
【図７】データ受信時のデータサーバの動作を表すフローチャート。
【図８】代謝状態判定時のデータサーバの動作を表すフローチャート。
【図９】入出力用端末の画面の例。
【図１０】装着型デバイスがリストバンドに組み込まれているときの構成図。
【図１１】装着型デバイス出力部の画面の例。
【符号の説明】
【０１１１】
１００  データサーバ，
１０１  ＤＳ制御部，１０２  ＤＳメモリ，１０５  生活活動状態判定部，１０６  代謝状態判定部，１０７  消費カロリー算出部，１０８  ＤＳ通信部，１１１  ユーザ情報データベース，１１２  データ蓄積データベース，１１３  知識ベース，
１２０  入出力端末，
１４０  ネットワーク，
１５０  装着型デバイス，
１５１  ＷＤ制御部，１５２  ＷＤメモリ，１５３  ＷＤ＿ＩＤ記憶部，
１５４  ＷＤ演算部，１５５  ＷＤ無線通信部，１５６  脈波センサ，
１５８  温度センサ，１５９  体動センサ，
１７０  無線中継器，
２００  ユーザ情報データベースの例，
２１０  ユーザ個人情報テーブル，
３００  データ蓄積データベースの例，
３１０  ユーザデータ履歴テーブル， 
４００  知識ベースの例，
４２０  生活活動状態判定知識テーブル，
４５０  消費カロリー算出知識テーブル，
６０１〜６０５  装着型デバイスの動作を表わすフローチャートの各ステップ，
７０１〜７０３  無線中継器の動作を表わすフローチャートの各ステップ，
８０１〜８０７  データサーバのデータ受信時の動作を表わすフローチャートの各ステップ，
８Ａ０１〜８Ａ０４  データサーバの代謝状態を判定するときの動作を表わすフローチャートの各ステップ，
１１００  入出力端末の画面例，
１３００  装着型デバイス出力部の画面例，
【図１】
0005119612.tif 000002
【図２】
0005119612.tif 000003
【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】
0005119612.tif 000009
【図９】
0005119612.tif 000010
【図１０】
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【図１１】
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