(57)【要約】【課題】日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の総合的な疲労度を判定し、前記疲労度に対する前記二つのデータの影響度合いに基づいて、少なくとも一方を選択して改善するアドバイスを提供する健康管理装置を提供する。【解決手段】身体情報入力手段と、活動データ取得手段と、睡眠データ取得手段と、一日疲労度判定手段と、アドバイス設定手段とを備えることから、日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の疲労度を総合的に評価することを可能とし、使用者は、一日の疲労度に対する日中の生活改善と睡眠の質的改善の内、どちらの改善が必要なのかが分かるため、無駄なく疲労回復を可能とするものである。【選択図】        図６
2007222276.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体情報を入力する身体情報入力手段と、
日中の活動に関するデータを取得する活動データ取得手段と、
睡眠状態に関するデータを取得する睡眠データ取得手段と、
日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の疲労度を演算し、前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いを判定する一日疲労度判定手段と、
前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いに基づいて、少なくとも影響度合いの高い一方を改善するためのアドバイスを設定するアドバイス設定手段とを備えることを特徴とする健康管理装置。
【請求項２】
前記疲労度に基づいて、経日的な累積疲労度を判定する累積疲労度判定手段を更に備えることを特徴とする請求項１記載の健康管理装置。
【請求項３】
前記活動データ取得手段は、少なくとも運動様式と運動時間とを測定する手段と、前記測定結果を運動強度に基づいて分類し、日中の活動を点数化して活動点数とする活動点数演算手段とを備えることを特徴とする請求項１又は２記載の健康管理装置。
【請求項４】
前記睡眠データ取得手段は、少なくとも睡眠時間と睡眠効率とを測定する手段と、前記測定結果を睡眠の質に基づいて分類し、睡眠を点数化して睡眠点数とする睡眠点数演算手段とを備えることを特徴とする請求項１乃至３記載の健康管理装置。
【請求項５】
前記一日疲労度判定手段は、前記活動点数から睡眠点数を引いた値を一日の疲労度として演算することを特徴とする請求項４記載の健康管理装置。
【請求項６】
前記アドバイス設定手段は、前記日中の活動データと睡眠中のデータとの内、時系列的に最新の何れか一方のデータに基づいて、次の行動に対するアドバイスを設定することを特徴とする請求項１記載の健康管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、日中の活動データと睡眠中のデータとから疲労度を回復するためのアドバイスを提供する健康管理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の睡眠中のデータを用いた健康管理装置として、睡眠中のバイタルサインを検知することによって睡眠段階を判定する装置があった（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、同様に睡眠の質を評価する装置があった（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
また、日中の活動データを用いた健康管理装置として、必要摂取カロリー及び必要消費カロリー、必要運動量又は運動強度などを算出することによって健康管理を行う装置があった（例えば、特許文献３参照）。
【０００５】
更に、睡眠中のデータに基づいて日中の生活改善のためのアドバイスを提供したり、逆に、日中の活動データに基づいて睡眠の質的改善のためのアドバイスを提供する装置があった（例えば、特許文献４参照）。
【特許文献１】特開平８−１３１４０８号公報
【特許文献２】特開２００３−２１６７３４号公報
【特許文献３】特開平１０−１１８０５２号公報
【特許文献４】特開２００４−１１３６１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、前記従来の技術は、日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の疲労度を総合的に評価するものはなく、使用者は、一日の疲労度に対する日中の生活改善と睡眠の質的改善の内、どちらの改善が必要なのかが分からなかった。
【０００７】
従って本発明は上述の問題点を解決し、日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の総合的な疲労度を判定し、前記疲労度に対する前記二つのデータの影響度合いに基づいて、少なくとも一方を選択して改善するアドバイスを提供する健康管理装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために本発明は、身体情報を入力する身体情報入力手段と、日中の活動に関するデータを取得する活動データ取得手段と、睡眠状態に関するデータを取得する睡眠データ取得手段と、日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の疲労度を演算し、前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いを判定する一日疲労度判定手段と、前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いに基づいて、少なくとも影響度合いの高い一方を改善するためのアドバイスを設定するアドバイス設定手段とを備える健康管理装置を提供する。
【０００９】
また、前記疲労度に基づいて、経日的な累積疲労度を判定する累積疲労度判定手段を更に備える。
【００１０】
また、前記活動データ取得手段は、少なくとも運動様式と運動時間とを測定する手段と、前記測定結果を運動強度に基づいて分類し、日中の活動を点数化して活動点数とする活動点数演算手段とを備える。
【００１１】
また、前記睡眠データ取得手段は、少なくとも睡眠時間と睡眠効率とを測定する手段と、前記測定結果を睡眠の質に基づいて分類し、睡眠を点数化して睡眠点数とする睡眠点数演算手段とを備える。
【００１２】
また、前記一日疲労度判定手段は、前記活動点数から睡眠点数を引いた値を一日の疲労度として演算する。
【００１３】
更に、前記アドバイス設定手段は、前記日中の活動データと睡眠中のデータとの内、時系列的に最新の何れか一方のデータに基づいて、次の行動に対するアドバイスを設定する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の健康管理装置は、身体情報を入力する身体情報入力手段と、日中の活動に関するデータを取得する活動データ取得手段と、睡眠状態に関するデータを取得する睡眠データ取得手段と、日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の疲労度を演算し、前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いを判定する一日疲労度判定手段と、前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いに基づいて、少なくとも影響度合いの高い一方を改善するためのアドバイスを設定するアドバイス設定手段とを備えることから、日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の疲労度を総合的に評価することを可能とし、使用者は、一日の疲労度に対する日中の生活改善と睡眠の質的改善の内、どちらの改善が必要なのかが分かるため、無駄なく疲労回復を可能とするものである。
【００１５】
また、前記疲労度に基づいて、経日的な累積疲労度を判定する累積疲労度判定手段を更に備えることから、日々の疲労を溜めることなく、疲労を回復することを可能とするものである。
【００１６】
また、前記活動データ取得手段は、少なくとも運動様式と運動時間とを測定する手段と、前記測定結果を運動強度に基づいて分類し、日中の活動を点数化して活動点数とする活動点数演算手段とを備え、また、前記睡眠データ取得手段は、少なくとも睡眠時間と睡眠効率とを測定する手段と、前記測定結果を睡眠の質に基づいて分類し、睡眠を点数化して睡眠点数とする睡眠点数演算手段とを備え、更に、前記一日疲労度判定手段は、前記活動点数から睡眠点数を引いた値を一日の疲労度として演算することから、簡便に一日の疲労度を演算することを可能とする。
【００１７】
更に、前記アドバイス設定手段は、前記日中の活動データと睡眠中のデータとの内、時系列的に最新の何れか一方のデータに基づいて、次の行動に対するアドバイスを設定することにより、前記最新データが睡眠中のデータであるならば、翌日の日中の活動に対して、また、前記最新のデータが日中の活動データであるならば、その日の睡眠に対して、各々アドバイスが設定され、使用者の生活に直ぐに反映されるアドバイスを提供することを可能とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
本発明の健康管理装置は、身体情報を入力する身体情報入力手段と、日中の活動に関するデータを取得する活動データ取得手段と、睡眠状態に関するデータを取得する睡眠データ取得手段と、日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の疲労度を演算し、前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いを判定する一日疲労度判定手段と、前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いに基づいて、少なくとも影響度合いの高い一方を改善するためのアドバイスを設定するアドバイス設定手段とを備えるものである。
【００１９】
また、前記疲労度に基づいて、経日的な累積疲労度を判定する累積疲労度判定手段を更に備えるものである。
【００２０】
また、前記活動データ取得手段は、少なくとも運動様式と運動時間とを測定する手段と、前記測定結果を運動強度に基づいて分類し、日中の活動を点数化して活動点数とする活動点数演算手段とを備え、また、前記睡眠データ取得手段は、少なくとも睡眠時間と睡眠効率とを測定する手段と、前記測定結果を睡眠の質に基づいて分類し、睡眠を点数化して睡眠点数とする睡眠点数演算手段とを備え、更に、前記一日疲労度判定手段は、前記活動点数から睡眠点数を引いた値を一日の疲労度として演算するものである。
【実施例１】
【００２１】
本発明の実施例１は、日中の活動データと睡眠中のデータとから、各データの影響度合いを含む一日の疲労度を判定し、少なくとも前記疲労度に対する影響度の大きい方を改善するアドバイスを提供する健康管理装置の一例を示す。
【００２２】
まず、本実施例１の構成を図１乃至図４を用いて説明する。図１は、健康管理装置を構成する各端末と各端末間の関係とを示した構成図であり、図２、図３及び図４の各図は、各々終夜測定端末、携帯測定端末及びデータ管理端末のブロック図である。図１によると、本発明の健康管理装置１は、睡眠中のデータを取得する終夜測定端末２、日中の活動データを取得する携帯測定端末３及び前記睡眠中のデータと日中の活動データとから、各データの影響度合いを含む一日の疲労度を判定し、前記疲労度に対する影響度の大きい方を改善するアドバイスを生成するデータ管理端末とから成り、終夜測定端末２及び携帯測定端末３とデータ管理端末４とは、各々データを送受信するための通信手段を備えて構成する。
【００２３】
以下、図２、図３及び図４のブロック図を用いて、前記各端末２、３及び４の構成を詳述する。図２に示すように、前記終夜測定端末２は、生体信号測定部２ａとコントロール部２ｂとから成る。前記生体信号測定部２ａは、非圧縮性の流体を内封したマット２０と前記マット２０内部の圧力変動を検知する圧力検知部２１を備えて成り、前記コントロール部２ｂは、終夜測定端末２の動作を制御する制御部２２を備え、前記制御部２２が、測定オン／オフスイッチ等を含む端末操作用の操作部２３、前記圧力検知部２１で検知した圧力変動の信号から、呼吸（吸息・呼息に伴う胸郭及び腹壁の動き）に由来する信号、脈拍（心臓の鼓動に伴う動き）に由来する信号及び体動（寝返り等による動き）に由来する信号を抽出して解析する信号解析部２４、前記解析結果に基づいて、睡眠段階・睡眠段階の周期・睡眠効率・睡眠時間・経日的な睡眠時間の周期等の睡眠状態を判定する睡眠状態判定部２５、前記各種信号や解析及び判定結果等のデータを記憶する記憶部２６、各種データや判定結果等を表示する表示部２７及び前記データ管理端末４との間でデータの送受信を行う通信部２８に各々接続されて構成する。
【００２４】
また、図３に示すように、前記携帯測定端末３は、携帯測定端末３の動作を制御する制御部３０を備え、前記制御部３０が、端末の操作部と摂取カロリーを演算するための食物摂取量等を入力する入力部とを兼ねる操作兼入力部３１、日中活動時の人体の加速度変動を検出する加速度検出部３２、前記検出された加速度変動に基づいて運動情報（歩数・運動量・運動様式等）を取得する運動情報取得部３３、前記入力された食物摂取量に基づく摂取カロリーの演算、前記運動情報に基づく消費カロリーの演算及び前記演算された摂取カロリーと消費カロリーとの収支カロリーの演算を行うカロリー演算部３４、前記入力、演算及び取得されたデータを記憶する記憶部３５、各データを表示する表示部３６及び前記データ管理端末４との間でデータの送受信を行う通信部３７に各々接続されて構成する。ここで、前記カロリー演算部３４は、後述する前記データ管理端末４から送信される、使用者の身体情報に基づいて演算される、日中の活動として必要な運動量及び摂取カロリーと前記取得した運動量及び摂取カロリーとを各々比較して、前記必要な運動量及び摂取カロリーに達するまでの残りの運動量及び摂取カロリーを演算する。また、前記携帯測定端末３は、「歩く」や「走る」などの動作とは異なる運動様式、例えば「筋運動」などを区別するために使用者が筋運動の開始時と終了時に押すスイッチを前記操作兼入力部３１に設けて筋運動を認識するものであるとする。
【００２５】
また、図４に示すように、前記データ管理端末４は、データ管理端末４の動作を制御する制御部４０を備え、前記制御部４０が、端末の操作部と別途測定した使用者の身体情報（年齢・性別・身長・体重・体脂肪率・筋肉量・基礎代謝量・内臓脂肪率）を入力する入力部とを兼ねる操作兼入力部４１、前記入力、終夜測定端末２及び携帯測定端末３から得られる各種データの管理、比較及び演算などを行う管理演算部４２、前記管理演算部４２において演算された結果に基づいて疲労改善のためのアドバイスデータを設定するアドバイス設定部４３、前記入力及び演算並びに前記終夜測定端末２及び携帯測定端末３から得られる各種データ並びにアドバイスデータを記憶する記憶部４４、それらを表示する表示部４５、前記終夜測定端末２及び携帯測定端末３の各々との間でデータの送受信を行う通信部４６に各々接続されて構成する。
【００２６】
前記管理演算部４２は、以下の各演算部及び判定部を備えるものである。すなわち、前記入力された身体情報の内の年齢と性別とに基づく前記身体情報に係る標準値（例えば、肥満度並びに筋肉量及び基礎代謝量の標準値）と、前記身体情報に係る標準値に基づいて必要とされる標準的な運動量並びに消費カロリー及び摂取カロリー（以下、各々、必要運動量並びに必要消費カロリー及び必要摂取カロリーと言う。）とを演算する標準値演算部６０、前記携帯測定端末３で測定された日中の活動データの内の運動情報を、前記記憶部４４に予め記憶してある運動強度設定テーブルに当てはめて、該当する運動強度を運動点数として演算する運動点数演算部６１、前記終夜測定端末２で測定された睡眠状態の内、睡眠時間と睡眠効率判定結果と、前記記憶部４４に予め記憶してある標準的な睡眠時間とを比較して、その差分を睡眠点数として演算する睡眠点数演算部６２、前記演算された運動点数と睡眠点数とに基づいて一日の疲労度を判定し、過去の疲労度と現在の疲労度とに基づいて累積疲労度を判定する疲労度判定部６３を備える。
【００２７】
次に、本実施例１の健康管理装置１の動作を図５乃至図１０を用いて説明する。図５は、健康管理装置１におけるデータ管理端末４のメインルーチンを示すフローチャートであり、図６は、一日の疲労度判定及びアドバイス設定の動作のサブルーチンを示すフローチャートであり、図７は、運動点数テーブルであり、図８は、睡眠点数テーブルであり、図９は、疲労度の判定結果として運動及び睡眠点数及び疲労度と日数との関係を示すグラフであり、図１０は、累積疲労度判定の動作のサブルーチンを示すフローチャートである。ここで、前記終夜測定端末２及び携帯測定端末３は、各々公知の測定装置に、前記データ管理端末４とデータ通信するための通信部２８及び３７を備えたものであるため、動作手順は省略する。
【００２８】
図５によれば、前記データ管理端末４の電源をオンすると、ステップＳ１において、記憶部４４内に身体情報が記憶されてあり且つ変更がないかを自動で判断し、記憶されていない又は変更がある場合にはＮＯに進み、ステップＳ２において、操作兼入力部４１を用いて身体情報を入力するよう促すガイダンスを表示部４５に表示して使用者に身体情報を入力させる。身体情報が新規に入力又は変更されると、ステップＳ３において、前記管理演算部４２の標準値演算部６０で、前記身体情報の内の年齢と性別とに基づく前記身体情報に係る標準値と、前記身体情報に係る標準値に基づいて必要運動量並びに必要消費カロリー及び必要摂取カロリーとを演算してステップＳ４に移行する。また、前記ステップＳ１で身体情報が記憶されてあり且つ変更がなければＹＥＳに進み、ステップＳ４において、前記終夜測定端末２から通信部２８を介して送信される睡眠中のデータ又は携帯測定端末３の通信部３７を介して送信される日中の活動データ内、少なくとも一方のデータを、通信部４６により受信して記憶部４４に最新データとして記憶する。
【００２９】
前記各データの受信及び記憶が完了すると、ステップＳ５において、疲労度を判定するための各データ、すなわち、睡眠中のデータ及び日中の活動データが記憶部４４に記憶されているか否か自動で判断され、いずれか一つでも記憶されていない場合にはＮＯに進み、ステップＳ６において、少なくとも身体情報を前記表示部４５に表示して、ステップＳ７において電源オフ操作がされたと判定されるまで表示し続け、電源オフ操作されるとＹＥＳに進み終了する。また、前記ステップＳ５において、睡眠中のデータ及び日中の活動データが記憶部４４に記憶されていると判断されるとＹＥＳに進み、ステップＳ８において、図６のフローチャートを用いて後述するが、管理演算部４２において各演算と一日の疲労度の判定とを行い、前記一日の疲労度の改善が必要な場合に、前記睡眠中のデータと日中の活動データとの前記一日の疲労度への影響度合いに基づいて、前記アドバイス設定部４３において、改善が必要な少なくとも一方へのアドバイス設定が成される。
【００３０】
続くステップＳ９において、前記記憶部４４に過去に判定された疲労度が記憶されているか否か自動で判断され、記憶されていない場合にはＮＯに進み、ステップＳ１１において、前記ステップＳ３で演算された必要運動量並びに必要消費カロリー及び必要摂取カロリーや前記ステップＳ８において判定された一日の疲労度を改善するためのアドバイスを、前記終夜測定端末２又は携帯測定端末３の内、前記改善アドバイスを設定した少なくとも一方に通信部４６を介してアドバイスデータを送信する。また、過去の疲労度が記憶されている場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ１０において、図１０のフローチャートを用いて後述するが、経日的な累積疲労度を判定し、ステップＳ１１において、必要に応じて終夜測定端末２又は携帯測定端末３へデータを送信する。
【００３１】
各端末２又は３の内少なくとも一方への各種データの送信が完了すると、ステップＳ６において、前記演算及び判定結果やアドバイスデータを表示部４５に表示して、上述したのと同様にして、ステップＳ７において電源オフを判定し、電源オフされるまで表示を続ける。前記疲労度の判定結果の表示の一例としては、図９に示すような疲労点数及び疲労度と日数との関係をグラフ化して示すものである。
【００３２】
ここで、前記図５のフローチャートのステップＳ８において、後述するとしていた一日疲労度判定及びアドバイス設定について、図６乃至図１０を含めて説明する。まず、図６のフローチャートのステップＳ２１において、一日の疲労度を判定するために必要な運動点数を管理演算部４２の運動点数演算部６１において演算する。本実施例１においては、携帯測定端末３から送信された運動情報の内、運動様式と運動時間とを、前記記憶部４４に予め記憶してある運動点数テーブルに当てはめて、該当する点数を導くものである。運動点数テーブルは、例えば、図７に示すように、一日の内で「歩く」、「走る」及び「筋運動」の各運動様式と運動した時間とによって分類されるものであり、２時間以上の「歩く」運動をし且つ１時間未満の「走る」運動をし且つ１時間未満の「筋運動」をした場合に、運動点数＝３点とするものである。ここでは、疲労の蓄積度合いが低い順に１から５までの運動点数として表し、運動点数＝３のときに一般的に標準的とされる運動をしていることを表す。
【００３３】
続くステップＳ２２において、睡眠点数を管理演算部４２の睡眠点数演算部６２において演算する。本実施例１においては、終夜測定端末２から送信された睡眠情報の内、睡眠時間と睡眠効率との積で算出される実睡眠時間（以下、この実睡眠時間を睡眠時間と言う。）を、前記記憶部４４に予め記憶してある睡眠点数テーブルに当てはめて、該当する点数を導くものである。睡眠点数テーブルは、例えば、図８に示すように、一般的に人の睡眠時間は７〜８時間程度が最適であるとされていることから、現実的な範囲で睡眠時間を分類したものであり、５時間以上６時間未満の睡眠又は９時間以上１０時間未満の睡眠の場合に、睡眠点数＝３点とするものである。ここでは、疲労の回復度合いが低い順に１から５までの睡眠点数として表す。
【００３４】
更に、ステップＳ２３において、前記管理演算部４２の疲労度判定部６３で、前記演算した運動点数から睡眠点数を引いたものを疲労度として演算する。すなわち、前記疲労度は、−４〜４までの範囲で、プラスになるほど疲労蓄積度合いが高く、マイナスになるほど疲労回復度合いが高いと判定されるものである。以降、ステップＳ２４からステップＳ４１までは、疲労度合いの判定と前記疲労度合いに対する疲労蓄積度（運動）と疲労回復度（睡眠）との影響度合いに応じて、前記アドバイス設定部４３においてアドバイスを設定する手順を示す。
【００３５】
ステップＳ２４において、前記演算した疲労度（運動点数−睡眠点数）>０か否か、すなわち、疲労回復度合いに比べて疲労蓄積度合いの方が大きいか否かを判定し、疲労度>０であればＹＥＳに進み、ステップＳ２５において、前記睡眠点数に係る睡眠時間>７〜８ｈか否か、すなわち、睡眠点数が、最適を表す５でなく且つ睡眠時間が長いか否かを判定する。睡眠時間が長い場合にはＹＥＳに進み、続くステップＳ２６において運動点数≦２か否か、すなわち、一般的に標準とされる運動よりも運動していないか否かを判定する。運動点数≦２である場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ２７において、疲労が解消できなかった原因は、睡眠時間が最適な時間よりも長かったことと、日中のパフォーマンスが低下、すなわち運動不足により睡眠の質が低下したことも要因の一つであると判定し、前記アドバイス設定部４３において、運動量を増加すると共に睡眠時間を減らすようアドバイスを設定し、ステップＳ４９において、前記運動点数、睡眠点数及び疲労度並びにアドバイスを、制御部４０に備えた図示しない計時部から読み込んだ日時データと共に記憶部４４に記憶する。また、前記ステップＳ２６で運動点数≦２ではない場合にはＮＯに進み、ステップＳ２８において、運動点数>３か否か、すなわち、一般的に標準とされる運動よりも運動したか否かを更に判定する。運動点数>３である場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ２９において、疲労が解消できなかった原因は、睡眠時間が最適な時間より長かったことと、運動過多により疲労が蓄積されているためと判定し、前記アドバイス設定部４３において、運動量を低減すると共に睡眠時間を減らすようアドバイスを設定し、ステップＳ４９において、前記運動点数、睡眠点数及び疲労度並びにアドバイスを、制御部４０に備えた図示しない計時部から読み込んだ日時データと共に記憶部４４に記憶する。また、前記ステップＳ２８で運動点数>３でない場合にはＮＯに進み、ステップＳ３０において、疲労を感じている原因は、睡眠時間が長すぎるためであると判定し、睡眠時間を減らすようアドバイスを設定して、前述と同様にしてデータを記憶する。
【００３６】
また、前記ステップＳ２５において、睡眠時間>７〜８ｈではない場合（ここでは、疲労度>０であるため、睡眠点数５となる７〜８ｈの最適な睡眠時間は得られてなく、睡眠時間<７〜８ｈである場合に該当する。）にはＮＯに進み、続くステップＳ３１において、前記運動点数≦２か否か、すなわち、一般的に標準とされる運動よりも運動していないか否かを更に判定する。運動点数≦２である場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ３２において、疲労が解消できなかった原因は、睡眠時間が最適な時間より短かったことと、日中のパフォーマンスが低下、すなわち運動不足により睡眠の質が低下したことも要因の一つであると判定し、運動量を増加すると共に睡眠時間を増やすようアドバイスを設定してデータを記憶する。また、前記ステップＳ３１で運動点数≦２ではない場合にはＮＯに進み、続くステップＳ３３において、運動点数>３か否か、すなわち、一般的に標準とされる運動よりも運動したか否かを更に判定する。運動点数>３である場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ３４において、疲労が解消できなかった原因は、睡眠時間が最適な時間より短かったことと、運動過多により疲労が蓄積されているためと判定し、運動量を低減すると共に睡眠時間を増やすようアドバイスを設定してデータを記憶する。また、前記ステップＳ３３で運動点数>３でない場合にはＮＯに進み、ステップＳ３５において、疲労を感じている原因は、睡眠時間が最適な時間より短く、睡眠不足であるためと判定し、睡眠時間を増やすようアドバイスを設定してデータを記憶する。
【００３７】
また、前記ステップＳ２４において疲労度>０でない場合にはＮＯに進み、ステップＳ３６において疲労度<０か否か、すなわち、疲労蓄積度合いに比べて疲労回復度合いの方が大きいか否かを判定する。疲労度<０であればＹＥＳに進み、続くステップＳ３７において、運動点数≦２か否か、すなわち、一般的に標準とされる運動よりも運動していないか否かを更に判定し、運動点数≦２でない場合にはＮＯに進み、ステップＳ４３において、日中十分に活動し且つ睡眠により十分疲労が回復されていると判定して、現状の運動と睡眠との関係を維持するようアドバイスを設定してデータを記憶する。また、前記ステップＳ３７において、運動点数≦２である場合にはＹＥＳに進み、続くステップＳ３８において、睡眠時間＝７〜８ｈか否か、すなわち、睡眠点数が、最適を表す５か否かを更に判定する。睡眠時間＝７〜８ｈであった場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ３９において、明らかに運動不足であると判定し、運動量を増加するようアドバイスを設定して記憶する。また、前記ステップＳ３８において、睡眠時間＝７〜８ｈでない場合にはＮＯに進み、続くステップＳ４０において、睡眠時間>７〜８ｈか否か、すなわち、睡眠点数が、最適を表す５でなく且つ睡眠時間が長いか否かを更に判定する。睡眠時間が長い場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ４１において、明らかに運動不足であり、適度な疲労蓄積度合いが極端に少ないことから、相対的に疲労度がないように見えるだけであると判定し、運動量を増加すると共に睡眠時間を減らすようアドバイスを設定して記憶する。また、前記ステップＳ４０において、睡眠時間>７〜８ｈでない場合にはＮＯに進み、ステップＳ４２において、明らかに運動不足であり、適度な疲労蓄積度合いが極端に少ないことから、相対的に疲労度がないように見えるだけであると判定し、運動量を増加すると共に睡眠時間を増やすようアドバイスを設定して記憶する。
【００３８】
また、前記ステップＳ３６において、疲労度<０でない場合、すなわち疲労度＝０である場合にはＮＯに進み、ステップＳ４４において、運動点数≦２か否かを判定し、運動点数≦２でない場合にはＮＯに進み、ステップＳ４３において、日中十分に活動し且つ睡眠により十分疲労が回復されていると判定して、現状の運動と睡眠との関係を維持するようアドバイスを設定してデータを記憶する。また、前記ステップＳ４４において、運動点数≦２である場合にはＹＥＳに進み、続くステップＳ４５において、睡眠時間>７〜８ｈか否か、すなわち、睡眠点数が、最適を表す５でなく且つ睡眠時間が長いか否かを更に判定する。睡眠時間が長い場合にはＹＥＳに進み、Ｓ４６において、明らかに運動不足であり、適度な疲労蓄積度合いが極端に少ないことから、相対的に疲労度がないように見えるだけであると判定し、運動量を増加すると共に睡眠時間を減らすようアドバイスを設定して記憶する。また、前記ステップＳ４５において、睡眠時間>７〜８ｈでない場合にはＮＯに進み、Ｓ４７において、明らかに運動不足であり、適度な疲労蓄積度合いが極端に少ないことから、相対的に疲労度がないように見えるだけであると判定し、運動量を増加すると共に睡眠時間を増やすようアドバイスを設定して記憶する。
【００３９】
また、前記図５のフローチャートのステップＳ１０において、後述するとしていた累積疲労度判定について、図１０のフローチャートを含めて説明する。まず、ステップＳ５１において、記憶部４４から過去の疲労度を読み込む。続くステップＳ５２において、前記管理演算部４２の疲労度判定部６３で、累積疲労度＝現在の疲労度−過去の疲労度を演算し、ステップＳ５３において、前記累積疲労度>０か否か、すなわち、疲労度の経日的な変化から疲労度が蓄積されているか否かを判定する。累積疲労度>０であった場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ５４において、累積疲労度の上昇を抑えるために、図５のフローチャートのステップＳ３において、管理演算部４２の標準値演算部６０を用いて演算されたデータの内、必要運動量を低減するように補正し、合わせて、睡眠に関しても、必要に応じてより良い睡眠をとる必要がある等のアドバイスを設定し、ステップＳ５５において、前記演算した累積疲労度、補正した必要運動量及び睡眠に関するアドバイスを記憶部４４に記憶してから図５のメインフローチャートに戻る。また、前記ステップＳ５３において、累積疲労度>０でない場合にはＮＯに進み、前記ステップＳ５５において、前記累積疲労度を記憶して図５のメインフローチャートに戻る。
【実施例２】
【００４０】
本発明の実施例２を図１１及び図１２を含めて説明する。ただし、実施例２の構成は、実施例１と同じであるものとし、ここでは、健康管理装置１を健康管理装置１００として説明するものとする。図１１は、健康管理装置１００におけるデータ管理端末４のメインルーチンを示すフローチャートであり、図１２は、一日の疲労度判定及びアドバイス設定の動作のサブルーチンを示すフローチャートである。
【００４１】
まず、図１１において、健康管理装置１００のデータ管理端末４の電源をオンすると、ステップＳ６１からステップＳ６４までは、実施例１で示した図５のステップＳ１からステップＳ４までと同様に動作し、続くステップＳ６５において、図１２を用いて後述するが、管理演算部４２において各演算と一日疲労度の判定とを行い、前記ステップＳ６４において記憶された睡眠中のデータ又は日中の活動データの内、時系列的に最新データとなる何れか一方のデータに基づいて最新の疲労度を判定し、前記アドバイス設定部４３において、前記最新データ取得時点からの次の行動に対して、使用者にバランスの取れた生活が提供できるようにアドバイスが設定される。すなわち、前記最新データが睡眠中のデータであるならば、翌日の日中の活動に対して、また、前記最新のデータが日中の活動データであるならば、その日の睡眠に対して、各々アドバイスが設定されるものである。
【００４２】
続くステップＳ６６において、実施例１と同様にして運動点数と睡眠点数とから演算された過去の疲労度のデータが、前記記憶部４４内に２つ以上あるか否かが自動で判断され、記憶されていない場合にはＮＯに進み、ステップＳ６８において、前記ステップＳ６３において実施例１と同様にして演算された必要運動量並びに消費カロリー及び摂取カロリーと前記ステップＳ６５において設定されたアドバイスとを、前記終夜測定端末２又は携帯測定端末３の内、前記改善アドバイスを設定した一方に通信部４６を介して送信する。また、過去の疲労度のデータが２つ以上記録されている場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ６７において、前記図１０のフローチャートに従って、実施例１で前述したのと同様にして、経日的な累積疲労度を判定し、ステップＳ６８において、前述と同様にして終夜測定端末２及び携帯測定端末３へデータを送信する。
【００４３】
各端末２又は３の内、少なくとも一方への各種データの送信が完了すると、ステップＳ６９からステップＳ７０までは、実施例１で示した図５のステップＳ６からステップＳ７までと同様に動作し、ステップＳ６９において表示する判定結果は、実施例１で図９に例示したような、疲労点数及び疲労度と日数との関係をグラフ化したものである。
【００４４】
ここで、前記図１１のフローチャートのステップＳ６５において、後述するとしていた各演算と一日の疲労度の判定及びアドバイス設定について、図１２を含めて説明する。まず、図１２のフローチャートのステップＳ７１において、前記記憶部４４に記憶された各端末２又は３から受信した各データについて、時系列で最新のデータが日中の活動データであるか否かが自動で判断される。最新データが日中の活動データである場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ７２において、実施例１で図６のステップＳ２１に示したのと同様にして、管理演算部４２の運動点数演算部６１において運動点数を演算する。すなわち、携帯測定端末３から送信された運動情報の内、運動様式と運動時間とを、前記記憶部４４に予め記憶してある運動点数テーブル、例えば図７に示すものに当てはめて、該当する点数を導くものである。
【００４５】
続くステップＳ７３において、前記最新データとして運動点数を演算した日中の活動データに対して時系列的に連続した過去の睡眠データ、すなわち前日の睡眠データから演算された睡眠点数が、記憶部４４に記憶されているか否か自動で判断される。記憶されている場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ７４において、前記管理演算部４２の疲労度判定部６３で、前記演算した運動点数から、上述の記憶されていた睡眠点数を引いたものを疲労度として演算してステップＳ７５に移行する。また、前記ステップＳ７３において前記睡眠点数が記憶されてない場合にはＮＯに進み、ステップＳ７５において、運動点数>３か否か、すなわち、一般的に標準とされる運動よりも運動したか否かを判定する。運動点数>３である場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ７６において、前記最新データを取得した時点においては、運動過多により疲労が蓄積されている状態にあると判定し、前記アドバイス設定部４３において、蓄積された疲労を改善するために、次の睡眠時には、７〜８ｈの最適な睡眠時間を確保するようにアドバイスを設定して、ステップＳ８６において、制御部４０に備えた図示しない計時部から読み込んだ日時データと共に前記記憶部４４に記憶する。また、前記ステップＳ７５において、運動点数>３でない場合にはＮＯに進み、ステップＳ７７において、一般的に標準以下の運動しかしておらず、疲労は蓄積されていない状態であると判定して、前記アドバイス設定部４３において、疲労は蓄積されていないが、次の睡眠時には、一般的に最適な睡眠になるように心がけるようにアドバイスを設定して、ステップＳ８６において前述と同様にしてデータを記憶する。
【００４６】
また、前記ステップＳ７１において、最新データが日中の活動データでなく睡眠中のデータである場合にはＮＯに進み、ステップＳ７８において、実施例１で図６のステップＳ２２に示したのと同様にして、管理演算部４２の睡眠点数演算部６２において睡眠点数を演算する。すなわち、終夜測定端末２から送信された睡眠情報より算出される睡眠時間を、前記記憶部４４に予め記憶してある睡眠点数テーブル、例えば図８に示すものに当てはめて、該当する点数を導くものである。
【００４７】
続くステップＳ７９において、前記最新データとして睡眠点数を演算した睡眠データに対して時系列的に連続した過去の日中の活動データ、すなわち睡眠データを測定する直前までの日中の活動データから演算された運動点数が、記憶部４４に記憶されているか否か自動で判断される。記憶されている場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ８０において、前記管理演算部４２の疲労度判定部６３で、上述の記憶されていた運動点数から、前記演算した睡眠点数を引いたものを疲労度として演算してステップＳ８１に移行する。ここで、前述したように、疲労度は、疲労蓄積度合いを示す運動点数から疲労回復度合いを示す睡眠点数を引いたものであることから、前記アドバイス設定部４３は、前記演算された疲労度が０であれば、疲労の蓄積と回復とのバランスが取れているものとして、例えば、運動点数３で示した標準的な運動によって蓄積された疲労は、睡眠点数３以上で示される睡眠によって回復されるものとして、翌日の日中の活動に対するアドバイスを行うものである。
【００４８】
前記ステップＳ７９において、前記運動点数が記憶されてない場合にはＮＯに進み、ステップＳ８１において、睡眠点数>３か否か、すなわち、運動点数３で示される一般的に標準とされる運動による疲労蓄積を回復できる睡眠であったか否かを判定する。睡眠点数>３である場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ８２において、日中の活動として標準以上の運動に対応できる程度の睡眠が得られたと判定し、翌日の日中活動時には、標準以上の運動を行うようにアドバイスを設定して、ステップＳ８６において、制御部４０に備えた図示しない計時部から読み込んだ日時データと共に前記記憶部４４にデータを記憶する。また、睡眠点数>３でない場合にはＮＯに進み、ステップＳ８３において、睡眠点数≦２か否か、すなわち、運動点数３で示される一般的に標準とされる運動による疲労蓄積を回復できる睡眠でないか否かを判定し、睡眠点数≦２である場合はＹＥＳに進み、ステップＳ８４において、日中の活動として標準以上の運動に対応できる程度の睡眠が得られてなく、疲労の回復が困難な状態であると判定して、翌日の日中活動時には、標準以上の運動をしないようアドバイスを設定して、ステップＳ８６において、前述と同様にしてデータを記憶する。また、前記ステップＳ８３において、睡眠点数≦２でない場合、すなわち、睡眠点数＝３である場合にはＮＯに進み、ステップＳ８５において、一般に標準とされる運動に対して丁度良い睡眠状態が得られていると判定して、翌日の日中活動時には、運動点数３となる標準的な運動を行うようにアドバイスを設定し、ステップＳ８６においてデータを記憶する。
【００４９】
なお、実施例１及び２では、図７のフローチャートのステップＳ２２において、睡眠点数を睡眠時間に基づいて演算したが、終夜計測端末２の睡眠状態判定部２５で判定されるその他の睡眠状態、例えば、睡眠段階・睡眠段階の周期・経日的な睡眠時間の周期等を用いて、より睡眠の質を詳細に表す睡眠点数を設定しても良い。また、運動点数を運動様式と時間とに基づいて演算したが、その他の運動情報を含めても良いし、運動情報だけでなく摂取カロリーを含めて日中の活動全体を表す活動点数として設定しても良い。
【００５０】
また、図１０に示した累積疲労度判定においては、疲労回復度合いの高いマイナスの状態で経日的に推移している場合は、データ管理端末４の管理演算部４２の疲労度判定部６３において、疲労度が十分に解消されていると判定し、このマイナスの推移状態においては、身体が十分な睡眠を得ていれば、多少の激しい運動にも十分に対応できるという常識的な考えに基づいて、より身体を鍛えることができると判定して、アドバイス設定部４３において、例えば、身体情報の内の基礎代謝量や筋肉量を向上させるような運動や、体脂肪率を減少させるような運動をするようにアドバイスを設定しても良い。
【００５１】
また、データ管理端末４のアドバイス設定部４３は、食物摂取量や食品分のバランス等に関するアドバイスを提供するものであっても良い。例えば、疲労度判定部６３において、高い疲労度を示している原因として睡眠不足の影響が大きいと判定された場合には、睡眠不足の解消に効果があるとされる食品、例えば、ＭｇやＦｅやＣｕなどを多く含む、大豆食品やほうれん草や乳製品等を摂取するようにアドバイスしたり、携帯測定端末３から送信される摂取に関する情報の中で、疲労回復や睡眠の妨げになるような食品、例えば、アルコールやタバコやコーヒー等を摂取しているような場合には、警告となるアドバイスを提供するものである。
【００５２】
また、終夜測定端末２とデータ管理端末４とは、各通信部２８及び４６を介してデータを送受信する構成としたが、前記終夜測定端末２の記憶部２６は、コントロール２ｂから着脱可能に構成し、データ管理端末４に、前記記憶部２６を接続する接続部を設けることにより、データを直接移動させる構成としても良い。また、コントロール部２ｂは、データ管理端末４と一体に構成しても良い。また、携帯測定端末３は、終夜測定端末２及びデータ管理端末４の記憶装置として用いても良く、各端末２及び４に各々携帯測定端末３を接続する接続部を設け、携帯測定端末３を介してデータを移動させる構成としても良い。また、データ管理端末４は、携帯測定端末３に含まれて一体で構成されても良い。
【００５３】
更に、実施例に記載はないが、本健康管理装置１に、データ管理端末４のアドバイス設定部４３のアドバイスを受けて睡眠環境を調整する環境調整部を設けても良い。前記環境調整部は、例えば、エアコン、電気毛布、ヒーター等を制御して温度環境を調整するものや、照明機器、音響機器、芳香機器又は目覚まし時計等を制御して部屋の環境を調整するもの等である。
【００５４】
また、前記データ管理端末４の標準値演算部６０においては身体情報に係る標準値に基づいて、必要運動量並びに必要消費カロリー及び必要摂取カロリーを演算したが、前記入力された身体情報（例えば、体脂肪率）と前記身体情報に係る標準値との差分を演算し、前記アドバイス設定部４３において、前記実施例で例示したアドバイスに加えて、前記差分を標準値に近づけるようにアドバイスを設定することによって、より使用者個人の状態に適したアドバイスを提供することができる。また、前記データ管理端末４の記憶部４４に、厚生労働省から「日本人の食事摂取基準について」にて発表されている食事摂取基準の各指標（推定平均必要量、推奨量、目安量、目標量、上限量）を予め記憶しておき、前記データ管理端末４において前記携帯測定端末３で入力された食物摂取量を受信し、前記標準値演算部６０において前記食事摂取基準の各指標とを比較演算して、前記アドバイス設定部４３において、前記実施例したアドバイスに加えて、食事摂取量を前記目標量に近づけるようにアドバイスを設定することによって、より使用者個人の状態に適したアドバイスを提供することができる。  
【００５５】
また、記憶部４４に予め記憶してある標準的な睡眠時間について、睡眠点数が５となる最適な睡眠時間を７〜８ｈとしているが、終夜測定端末２による１週間又は１ヶ月などの長期間の測定結果から、その使用者の平均的な睡眠時間を算出して記憶することで、前記記憶部４４に予め記憶してある睡眠点数テーブルの標準的な睡眠時間を、前記平均的な睡眠時間に変更した構成としても良く、これにより睡眠点数テーブルの各々の睡眠時間に対する睡眠点数が変更され、睡眠点数の評価を一般的なものから、より使用者個人に適したものとする効果がある。
【００５６】
また、終夜測定端末２により測定した睡眠データの長期的な測定結果から、その使用者の睡眠スケジュールを算出する構成としても良く、前記使用者の睡眠スケジュールと前記使用者の平均的な睡眠時間と組み合わせて睡眠の質を判定することで、どのタイミングで就寝及び起床をするのが良いかというアドバイスを提供でき、結果として使用者に適合した睡眠習慣を使用者に把握させる効果があり、機器の制御として、例えば時計などとの組み合わせで睡眠に最適な就寝及び起床時刻の報知が可能になる。また、長期的な測定結果より算出されたその使用者の睡眠スケジュール及び平均的な睡眠時間に対して、使用者が、例えばデータ管理端末４の操作兼入力部３１から主観的な評価を、例えば「１：短い<２：丁度良い<３：長い」などの３段階評価で入力する構成とすることで、算出された睡眠スケジュール及び平均的な睡眠時間を、使用者が習慣的にどのように感じているかという意見を反映させても良く、これにより算出された睡眠スケジュール及び平均的な睡眠時間が、真に使用者に適合しているかを判定することが可能となり、この主観的な評価結果を用いて、算出された睡眠スケジュール及び平均的な睡眠時間を補正して、より使用者に睡眠に最適な睡眠スケジュールや睡眠時間を提供することが可能となる。更に、使用者が、例えばデータ管理端末４の操作兼入力部４１などから直接データを入力することによって、記憶部４４に予め記憶してある睡眠点数テーブルの標準的な睡眠時間や算出された睡眠スケジュール及び平均的な睡眠時間を設定し直せる構成としても良く、これによっても使用者に適した条件を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】実施例１の健康管理装置の構成図である。
【図２】終夜測定端末のブロック図である。
【図３】携帯測定端末のブロック図である。
【図４】データ管理端末のブロック図である。
【図５】データ管理端末４の実施例１の動作のメインルーチンを示すフローチャートである。
【図６】実施例１の一日疲労度判定及びアドバイス設定のサブルーチンのフローチャートである。
【図７】運動点数テーブルである。
【図８】睡眠点数テーブルである。
【図９】運動及び睡眠点数及び疲労度と日数との関係を示すグラフである。
【図１０】累積疲労度判定のサブルーチンを示すフローである。
【図１１】データ管理端末４の実施例２の動作のメインルーチンを示すフローチャートである。
【図１２】実施例２の一日疲労度判定及びアドバイス設定のサブルーチンのフローチャートである。
【符号の説明】
【００５８】
１    健康管理装置
２    終夜測定端末
２ａ  生体信号測定部
２ｂ  コントロール部
３    携帯測定端末
４    データ管理部
２０  マット
２１  圧力検知部
２２  制御部
２３  操作部
２４  信号解析部
２５  睡眠状態判定部
２６  記憶部
２７  表示部
２８  通信部
３０  制御部
３１  操作兼入力部
３２  加速度検出部
３３  運動情報取得部
３４  カロリー演算部
３５  記憶部
３６  表示部
３７  通信部
４０  制御部
４１  操作兼入力部
４２  管理演算部
４３  アドバイス設定部
４４  記憶部
４５  表示部
４６  通信部
６０  標準値演算部
６１  運動点数演算部
６２  睡眠点数演算部
６３  疲労度判定部
【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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