(57)【要約】【課題】被観測者のストレスの状態をより詳細に管理することのできる、ストレス解析システム、ストレス解析プログラムおよびストレス解析方法を提供する。【解決手段】ストレス解析システムは、被観測者の行動についての情報を取得する行動情報取得手段と、被観測者の生体情報に基づいて当該被観測者のストレスの度合いを取得するストレス取得手段と、行動情報取得手段によって取得された被観測者の行動についての情報と、ストレス取得手段によって取得されたストレスの度合いとを、対応する時間とともに関連付けて格納する記憶手段と、記憶手段に格納されたデータを参照して、被観測者の行動とストレスの度合いとに基づく評価を行なう評価手段とを含む。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被観測者の行動についての情報を取得する行動情報取得手段と、
前記被観測者の生体情報に基づいて当該被観測者のストレスの度合いを取得するストレス取得手段と、
前記行動情報取得手段によって取得された前記被観測者の行動についての情報と、前記ストレス取得手段によって取得されたストレスの度合いとを、対応する時間とともに関連付けて格納する記憶手段と、
前記記憶手段に格納されたデータを参照して、前記被観測者の行動とストレスの度合いとに基づく評価を行なう評価手段とを備える、ストレス解析システム。
【請求項２】
前記評価手段は、前記被観測者が安静状態である場合のストレスの度合いから決定される基準値に基づいて、前記被観測者のストレスの高低を評価する、請求項１に記載のストレス解析システム。
【請求項３】
前記評価手段は、前記被観測者の動作が所定期間以上にわたって停止している状態を前記安静状態と判断する、請求項２に記載のストレス解析システム。
【請求項４】
前記評価手段は、前記被観測者が睡眠状態であるときを前記安静状態と判断する、請求項２に記載のストレス解析システム。
【請求項５】
前記評価手段は、前記被観測者が所定期間以上にわたって安静状態にならなかった場合に、警告メッセージを発生する、請求項１〜４のいずれか１項に記載のストレス解析システム。
【請求項６】
前記行動情報取得手段は、何らかの行動を行なっている前記被観測者を撮像して得られる画像を取得する画像取得手段を含み、
前記記憶手段は、前記画像取得手段により取得された画像を、前記被観測者の行動についての情報と関連付けて格納し、
前記評価手段は、前記被観測者のストレスの度合いが所定条件を満たした状態に関連付けられた場面の画像を表示する、請求項１〜５のいずれか１項に記載のストレス解析システム。
【請求項７】
前記行動情報取得手段は、前記被観測者を撮像する撮像部、前記被観測者が発する音声を取得する音声取得部、前記被観測者の存在位置を取得する位置情報取得手段、前記被観測者によるコンピューターの操作内容を検知する操作検知手段のうち、少なくとも１つを含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載のストレス解析システム。
【請求項８】
前記ストレス取得手段は、前記被観測者に装着された、心電計、血圧計、血中酸素飽和度計、体温計、発汗状態計測計のうち、少なくとも１つを含む、請求項１〜７のいずれか１項に記載のストレス解析システム。
【請求項９】
ストレス解析プログラムであって、コンピューターを
被観測者の行動についての情報を取得する行動情報取得手段と、
前記被観測者の生体情報に基づいて当該被観測者のストレスの度合いを取得するストレス取得手段と、
前記行動情報取得手段によって取得された前記被観測者の行動についての情報と、前記ストレス取得手段によって取得されたストレスの度合いとを、対応する時間とともに関連付けて格納する記憶手段と、
前記記憶手段に格納されたデータを参照して、前記被観測者の行動とストレスの度合いとに基づく評価を行なう評価手段として機能させる、ストレス解析プログラム。
【請求項１０】
コンピューターによって実行されるストレス解析方法であって、
被観測者の行動についての情報を取得するステップと、
前記被観測者の生体情報に基づいて当該被観測者のストレスの度合いを取得するステップと、
前記被観測者の行動についての情報と前記ストレスの度合いとを、対応する時間とともに関連付けて格納するステップと、
格納されたデータを参照して、前記被観測者の行動とストレスの度合いとに基づく評価を行なうステップとを備える、ストレス解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被観測者のストレスを管理するためのストレス解析システム、ストレス解析プログラムおよびストレス解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＩＣＴ（Information and Communication Technology）技術を用いて、会社組織などの従業員の健康管理を行なう取り組みがなされている。
【０００３】
たとえば、特開２００９−０２６０９８号公報（特許文献１）は、ユーザーの行動時系列情報を収集し、日記作成の支援によるユーザー負担の軽減及びサービス情報配信の効果を向上させる日記作成支援システムを開示する。この特許文献１には、ストレスを日常的にセンシングし、センシングデータをサーバーに蓄積し解析することにより、現在の状態を過去の安定状態のデータと照らし合わせて比較表示するという技術が開示されている。
【０００４】
より具体的には、特許文献１では、バイタルサインをセンシングし、過去における安定状態のデータを平均することで得られるストレスの状態を基準状態に設定している。バイタルサインの例としては、唾液中のアミラーゼ活性状態を指標としている。
【０００５】
また、特開２００３−２０４９４２号公報（特許文献２）には、人間の日々の体の状態を簡易に把握できて健康管理を容易に行なうことができる生体状態関連情報提供システムを開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−０２６０９８号公報
【特許文献２】特開２００３−２０４９４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、ストレスを感じているときに生じるバイタルサインは、同じ人物であっても、日々の変動が大きい。この理由は、バイタルサインの変化の要因がストレスだけでなく、気象条件などの環境要因にも影響されるためである。
【０００８】
そのため、上述の特許文献１に開示されるように、過去のストレスが低い安定状態を基準状態とし、当該基準状態との比較をするだけでは、ストレスの状態について誤って判断する可能性がある。また、上述の特許文献２には、これらの点について何ら開示されていない。
【０００９】
本発明は、上記のような問題を解決するためになされたものであって、その目的は、被観測者のストレスの状態をより詳細に管理することのできる、ストレス解析システム、ストレス解析プログラムおよびストレス解析方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明のある局面に従うストレス解析システムは、被観測者の行動についての情報を取得する行動情報取得手段と、被観測者の生体情報に基づいて当該被観測者のストレスの度合いを取得するストレス取得手段と、行動情報取得手段によって取得された被観測者の行動についての情報と、ストレス取得手段によって取得されたストレスの度合いとを、対応する時間とともに関連付けて格納する記憶手段と、記憶手段に格納されたデータを参照して、被観測者の行動とストレスの度合いとに基づく評価を行なう評価手段とを含む。
【００１１】
好ましくは、評価手段は、被観測者が安静状態である場合のストレスの度合いから決定される基準値に基づいて、被観測者のストレスの高低を評価する。
【００１２】
さらに好ましくは、評価手段は、被観測者の動作が所定期間以上にわたって停止している状態を安静状態と判断する。
【００１３】
あるいは、さらに好ましくは、評価手段は、被観測者が睡眠状態であるときを安静状態と判断する。
【００１４】
好ましくは、評価手段は、被観測者が所定期間以上にわたって安静状態にならなかった場合に、警告メッセージを発生する。
【００１５】
好ましくは、行動情報取得手段は、何らかの行動を行なっている被観測者を撮像して得られる画像を取得する画像取得手段を含み、記憶手段は、画像取得手段により取得された画像を、被観測者の行動についての情報と関連付けて格納し、評価手段は、被観測者のストレスの度合いが所定条件を満たした状態に関連付けられた場面の画像を表示する。
【００１６】
好ましくは、行動情報取得手段は、被観測者を撮像する撮像部、被観測者が発する音声を取得する音声取得部、被観測者の存在位置を取得する位置情報取得手段、被観測者によるコンピューターの操作内容を検知する操作検知手段のうち、少なくとも１つを含む。
【００１７】
好ましくは、ストレス取得手段は、被観測者に装着された、心電計、血圧計、血中酸素飽和度計、体温計、発汗状態計測計のうち、少なくとも１つを含む。
【００１８】
この発明の別の局面に従うストレス解析プログラムは、コンピューターを、被観測者の行動についての情報を取得する行動情報取得手段と、被観測者の生体情報に基づいて当該被観測者のストレスの度合いを取得するストレス取得手段と、行動情報取得手段によって取得された被観測者の行動についての情報と、ストレス取得手段によって取得されたストレスの度合いとを、対応する時間とともに関連付けて格納する記憶手段と、記憶手段に格納されたデータを参照して、被観測者の行動とストレスの度合いとに基づく評価を行なう評価手段として機能させる。
【００１９】
この発明の別の局面に従うコンピューターによって実行されるストレス解析方法は、被観測者の行動についての情報を取得するステップと、被観測者の生体情報に基づいて当該被観測者のストレスの度合いを取得するステップと、被観測者の行動についての情報とストレスの度合いとを、対応する時間とともに関連付けて格納するステップと、格納されたデータを参照して、被観測者の行動とストレスの度合いとに基づく評価を行なうステップとを含む。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、被観測者のストレスの状態をより詳細に管理できる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施の形態に従うストレス解析システムの全体構成を示す模式図である。
【図２】本発明の実施の形態に従う解析サーバー装置の概略のハードウェア構成を示す模式図である。
【図３】本発明の実施の形態に従うバイタルセンサーの概略のハードウェア構成を示す模式図である。
【図４】本発明の実施の形態に従う解析サーバー装置に実装される制御構造を示す模式図である。
【図５】本発明の実施の形態に従うストレス情報格納部に格納されるストレス情報の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に従うストレス評価の基準値の決定方法を説明するための図である。
【図７】関連する技術におけるストレス評価の基準値の決定方法を説明するための図である。
【図８】本発明の実施の形態に従う解析サーバー装置が提供するストレス履歴表示画面の一例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態に従う解析サーバー装置が提供するダイジェスト表示の一例を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態に従う解析サーバー装置において実行される処理の手順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】
【００２２】
本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰返さない。
【００２３】
＜Ａ．システム構成＞
図１は、本発明の実施の形態に従うストレス解析システムＳＹＳの全体構成を示す模式図である。図１を参照して、本実施の形態に従うストレス解析システムＳＹＳは、被観測者の行動およびストレスを検出し、両者を関連付けて記憶する。具体的には、ストレス解析システムＳＹＳは、解析サーバー装置ＳＲＶと、解析の指示や解析結果の表示を行なうためのパーソナルコンピューターＰＣと、各種センサーとを含む。解析サーバー装置ＳＲＶとパーソナルコンピューターＰＣとは、ネットワークＮＷを介して接続されており、各種センサーからの情報についても、主として、ネットワークＮＷを介して伝送される。
【００２４】
なお、図１には、本実施の形態に従うストレス解析システムＳＹＳを会社内に配置した例を示し、各被観測者が執務を行なう執務室１０および被観測者の間で打ち合わせなどを行なう会議室２０を例示する。
【００２５】
より具体的には、ストレス解析システムＳＹＳは、被観測者の行動を計測する行動センサーとして、被観測者を撮像する画像取得手段であるカメラ１１，２１と、被観測者が発する音声を取得する音声取得部であるマイク１２，２２とを含む。これらのセンサー群は、被観測者の行動についての情報を取得する行動情報取得手段の少なくとも一部を構成する。さらに、被観測者の行動についての情報を取得する手段としては、ＧＰＳ（Global Positioning System）などの被観測者の存在位置を取得する位置情報取得手段や、被観測者によるパーソナルコンピューターの操作内容を検知する操作検知手段（コンピューターの作業ログシステム）など（いずれも図示しない）を採用してもよい。このように、ストレス解析システムＳＹＳは、各種センサーなどからの情報に基づいて、被観測者が行なっている行動を逐次判断する。
【００２６】
被観測者は、各自の生体情報（以下「バイタルサイン」とも称す。）を検出するためのバイタルセンサー５０を装着しているものとする。バイタルセンサー５０は、後述するように、当該バイタルセンサー５０を装着した被観測者の生体情報（具体的には、心拍数、鼓動波形、血圧、血中酸素飽和度、体温、発汗度など）を検出し、所定のタイミングで、解析サーバー装置ＳＲＶへ伝送する。バイタルセンサー５０は、被観測者の生体情報に基づいて被観測者のストレスの度合いを取得するストレス取得手段の少なくとも一部を構成する。図１には、バイタルセンサー５０によって検出されたバイタルサインが無線信号を介して伝送され、無線中継器３１を介して解析サーバー装置ＳＲＶへ伝送される例を示す。
【００２７】
解析サーバー装置ＳＲＶは、バイタルセンサー５０によって検出される各被観測者のバイタルサイン（心拍数、鼓動波形、血圧、血中酸素飽和度、体温、発汗度など）を受信するとともに、当該受信された各被観測者のバイタルサイン（生体情報）に基づいて被観測者のストレスの度合いを取得する。そして、解析サーバー装置ＳＲＶは、取得した被観測者の行動についての情報と、取得したストレスの度合いとを、対応する時間とともに関連付けて格納する。さらに、解析サーバー装置ＳＲＶは、格納されたデータを参照して、被観測者の行動とストレスの度合いとに基づいて評価する。
【００２８】
以下、各構成の詳細および処理の詳細について説明する。
＜Ｂ．ハードウェア構成＞
（ｂ１：解析サーバー装置ＳＲＶ）
まず、解析サーバー装置ＳＲＶのハードウェア構成について説明する。
【００２９】
図２は、本発明の実施の形態に従う解析サーバー装置ＳＲＶの概略のハードウェア構成を示す模式図である。図２を参照して、解析サーバー装置ＳＲＶは、オペレーティングシステムを含む各種プログラムを実行するＣＰＵ２００と、ＣＰＵ２００でのプログラムの実行に必要なデータを一時的に記憶するメモリ２１２と、ＣＰＵ２００で実行されるプログラムを不揮発的に記憶するハードディスク２１０とを有する。このようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）ドライブ２１４またはフレキシブルディスク（ＦＤ：Flexible Disk）ドライブ２１６によって、それぞれＣＤ−ＲＯＭ２１４ａまたはフレキシブルディスク２１６ａなどから読取られる。
【００３０】
ＣＰＵ２００は、キーボードやマウスなどからなる入力部２０８を介してユーザーによる操作要求を受取るとともに、プログラムの実行によって生成される画面出力をディスプレイ２０４へ出力する。また、ＣＰＵ２００は、ＬＡＮカードなどからなるネットワークインターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０６を介して、各種センサーやパーソナルコンピューターＰＣとの間でデータ通信を行なう。なお、これらの部位は、内部バス２０２を介して互いに接続される。
【００３１】
ハードディスク２１０には、取得した被観測者の行動についての情報と、取得したストレスの度合いとが対応する時間とともに関連付けて格納される。
【００３２】
（ｂ２：パーソナルコンピューターＰＣ）
パーソナルコンピューターＰＣの概略のハードウェア構成については、図２に示す解析サーバー装置ＳＲＶと同様であるので、詳細な説明は繰返さない。
【００３３】
（ｂ３：バイタルセンサー５０）
次に、バイタルセンサー５０のハードウェア構成について説明する。
【００３４】
図３は、本発明の実施の形態に従うバイタルセンサー５０の概略のハードウェア構成を示す模式図である。図３を参照して、バイタルセンサー５０は、送信部５１と、タイマー５３を内蔵した制御部５２と、心電計５４と、血圧計５５と、血中酸素飽和度計５６と、体温計５７と、発汗状態計測計５８と、バッテリー５９とを含む。
【００３５】
送信部５１は、後述する各計測計によって検出された検出値（バイタルサイン）を解析サーバー装置ＳＲＶなどへ送信する。送信部５１としては、公知の伝送方式を採用することができるが、典型的には、ＩＰ（Internet Protocol）ネットワークに従うＬＡＮ（Local Area Network）やＩＥＥＥ８０２．１１に従う無線ＬＡＮなどを採用することができる。あるいは、携帯電話ネットワークやＷｉＭＡＸ（登録商標）などの広域無線通信や、赤外線通信やＺｉｇＢｅｅ（登録商標）などの近距離無線通信を採用することができる。
【００３６】
心電計５４、血圧計５５、血中酸素飽和度計５６、体温計５７、および、発汗状態計測計５８は、人間が感じるストレスと高い相関関係があるとされているバイタルサインを検出する。これらの検出されたバイタルサインは、制御部５２による制御の下、送信部５１を介して送信される。この送信されるバイタルサイン（検出値）には、タイマー５３により発行される時間（時刻情報）が付与されてもよい。
【００３７】
より具体的には、心電計５４は、被観測者の血管に生じる脈波などを観測し、その心拍数や脈波の時間波形などを検出する。血圧計５５は、被観測者の血管の収縮を観測し、血圧の最大値・最小値・平均値などを検出する。血中酸素飽和度計５６は、被観測者の血液中の血中酸素飽和度（ＳｐＯ２：Saturation Pulse Oxygen）を検出する。体温計５７は、被観測者の体温を検出する。発汗状態計測計５８は、被観測者の皮膚における汗の量などを検出する。
【００３８】
なお、図３には、バイタルサインを検出する機構として、複数の種類のセンサーを含む構成を例示するが、これらのセンサーのすべてを搭載する必要はない。上述したように、これらのセンサーが検出するバイタルサインは、いずれも人間が感じるストレスと高い相関関係があるので、これらのバイタルサインのうち、少なくとも１つを検出できればよい。
【００３９】
バッテリー５９は、バイタルセンサー５０を駆動させるための電力を供給する。
（ｂ４：その他のセンサー）
上述したカメラ１１，２１やマイク１２，２２の構成については、公知であるので、詳細な説明は行なわない。
【００４０】
＜Ｃ．制御機能＞
次に、解析サーバー装置ＳＲＶに実装される制御機能について説明する。
【００４１】
図４は、本発明の実施の形態に従う解析サーバー装置ＳＲＶに実装される制御構造を示す模式図である。図４に示す各制御ブロックについては、基本的には、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００がプログラムを実行することで実現される。
【００４２】
図４を参照して、解析サーバー装置ＳＲＶは、その制御機能として、入力部１００と、行動判定部１１０と、ユーザー特徴情報格納部１１２と、ストレス評価部１２０と、データ収集部１３０と、評価部１４０と、ストレス情報格納部１４２とを含む。
【００４３】
入力部１００は、各種の行動センサーやバイタルセンサー５０などからの情報（検出値）を受け取り、行動判定部１１０およびストレス評価部１２０へ出力する。すなわち、入力部１００は、上述したような各種センサーとの間の通信コネクションを確立／切断するための一連の処理を行ない、データ転送を実現する。
【００４４】
行動判定部１１０は、入力部１００から受けた情報に基づいて、被観測者の行動についての情報を取得する。行動判定部１１０は、各観測者の行動についての情報を取得する際に、各観測者の情報を含むユーザー特徴情報を参照する。このユーザー特徴情報は、ユーザー特徴情報格納部１１２に格納される。この行動判定部１１０における処理の詳細については、後述する。入力部１００および行動判定部１１０は、行動情報取得手段の少なくとも一部を構成する。
【００４５】
ストレス評価部１２０は、被観測者の生体情報（入力部１００から受けたバイタルサイン）に基づいて、当該被観測者のストレスの度合いを取得する。このストレス評価部１２０における処理の詳細については、後述する。入力部１００およびストレス評価部１２０は、ストレス取得手段の少なくとも一部を構成する。
【００４６】
データ収集部１３０は、行動判定部１１０から受けた被観測者の行動についての情報と、ストレス評価部１２０によって取得されたストレスの度合いとを、対応する時間とともにストレス情報格納部１４２に格納する。このストレス情報格納部１４２へのデータ格納に際して、ユーザー特徴情報格納部１１２に格納されているユーザーＩＤが参照されて、各被観測者を識別するための情報が付与される。ストレス情報格納部１４２は、記憶手段として機能する。
【００４７】
評価部１４０は、ストレス情報格納部１４２に格納されたデータを参照して、被観測者の行動とストレスの度合いとに基づく評価を行なう。評価部１４０は、後述するように複数の評価方法をサポートしており、パーソナルコンピューターＰＣなどからの評価方法指示に応答して、指定された評価を行ない、その結果得られた評価結果を表示情報としてパーソナルコンピューターＰＣへ出力する。評価部１４０における評価処理の詳細についても後述する。評価部１４０は、評価手段として機能する。
【００４８】
（ｃ１：行動判定部）
まず、行動判定部１１０において各被観測者の行動についての情報を取得する方法について説明する。
【００４９】
上述したように、本実施の形態に従うストレス解析システムＳＹＳは、被観測者の行動を計測する行動センサーとして、被観測者を撮像する撮像部であるカメラ１１，２１と、被観測者が発する音声を取得する音声取得部であるマイク１２，２２とを含む。さらに、このような行動センサーとして、ＧＰＳなどの被観測者の存在位置を取得する位置情報取得手段、被観測者によるパーソナルコンピューターの操作内容を検知する操作検知手段（コンピューターの作業ログシステム）、入退室管理システム、オフィスのレイアウト情報、オンラインスケジューラ、被観測者によるパーソナルコンピューターのキーボードまたはマウスに対する操作量のモニタリング、などを複合的に用いることが好ましい。
【００５０】
行動判定部１１０は、このような行動センサーによって取得される被験者の行動に関連するデータに基づいて、各被験者が具体的に行なっている作業や状態、居場所などを判別する。
【００５１】
このとき、行動判定部１１０は、ユーザー特徴情報格納部１１２に格納されているユーザー特徴情報を参照する。ユーザー特徴情報は、各被験者の顔（輪郭）や声の特徴などを含む。行動判定部１１０は、これらのユーザー特徴情報を参照することで、各被観測者別に行動などを判断することができる。なお、被観測者を直接的に識別するための方法、たとえば、被観測者が識別情報を発信するＲＦＩＤ（無線タグ）を保持する形態や、バイタルセンサー５０から識別情報を発信する形態などを採用した場合には、ユーザー特徴情報を必ずしも用いる必要はない。
【００５２】
このような行動判定部１１０によって判断される行動の具体的な一例としては、オフィス内の業務においては、ある時間帯では誰とどこで会議をしていた、別の時間帯ではパーソナルコンピューターを用いてドキュメントの作成を行なっていた、さらに別の時間帯ではパーソナルコンピューターを用いてＷＥＢ上のサイトを閲覧していた、さらに別の時間帯では休憩コーナーで談話していた、といった行動が判断される。なお、後述するような処理上、予め登録された複数の行動のうち、各時間帯において被観測者がどのような行動を行なっていたかを選択するような処理を採用してもよい。
【００５３】
行動判定部１１０によるこのような判断結果は、対応する時間（時刻情報）とともに、データ収集部１３０へ送られる。また、行動判定部１１０は、被観測者の行動を判定した時点での被観測者の画像についてもあわせてデータ収集部１３０へ送る。すなわち、行動判定部１１０は、何らかの行動を行なっている被観測者を撮像して得られた画像を出力する。
【００５４】
（ｃ２：ストレス評価部）
次に、ストレス評価部１２０において各被観測者のストレスの度合いを取得する方法について説明する。
【００５５】
上述したようなバイタルサイン（心拍数、鼓動波形、血圧、血中酸素飽和度、体温、発汗度など）は、人間の感じるストレスに強い相関関係があることが知られている。たとえば、“菊池  長徳、「循環器系の心身症」、ＣＬＩＮＩＣＩＡＮ、Ｎｏ．３４６、ｐｐ１０９１−１０９４”など参照。
【００５６】
より具体的なストレスの度合いの算出方法の一例としては、上述したバイタルサインの値を合算することでストレスの度合いを算出する。このとき、ストレスに対するセンシティビティの個人差を反映してもよい。端的な例として、ある被観測者は、ストレスにより心拍数は上昇するが、血圧、体温、発汗量などはあまり変動しないといった特性を有しているとすれば、当該被観測者について見れば、ストレスの指標として、心拍数により重きを置くことが好ましい。
【００５７】
このような関係を考慮すれば、ストレス値は、以下のような数式を用いて算出できる。
ストレス値Ｓ＝α１×ｍ１＋α２×ｍ２＋α３×ｍ３＋α４×ｍ４
ここで、ｍ１は心拍数であり、ｍ２は体温であり、ｍ３は血圧であり、ｍ４は発汗量である。また、係数α１〜α４については、上述したような被観測者の個人差を反映する重み係数であり、上述したような例の場合には、係数α１を他の係数α２〜α４に比較して、相対的に大きくする。これにより、心拍数に重きをおいたストレス値を算出することができる。
【００５８】
このような個人差については、各被観測者ごとに決定されたプロファイル情報を予めユーザー特徴情報格納部１１２に格納しておくことで、係数α１〜α４を動的に変化させることができる。なお、上述のような個人差を考慮しない場合には、係数α１〜α４の各々については、統計学的に決定された固定値に設定される。
【００５９】
（ｃ３：データ収集部およびストレス情報格納部）
次に、データ収集部１３０およびストレス情報格納部１４２において扱われるデータについて説明する。
【００６０】
図５は、本発明の実施の形態に従うストレス情報格納部１４２に格納されるストレス情報の一例を示す図である。図５を参照して、ストレス情報格納部１４２には、ユーザー別（被観測者ごと）にテーブル形式で記述されたストレス情報が格納されている。すなわち、ストレス情報は、時刻に関連付けて、そのとき被観測者が行なっていた行動（イベント）およびそのときのストレス値が格納される。さらに、各エントリー（行）には、対応する時刻において被観測者が何らかの行動を行なっていた状態を撮像して得られた画像を特定するための情報（画像ＩＤ）が付与されている。なお、画像ＩＤによって特定されるそれぞれの画像についても、ストレス情報格納部１４２に格納される。これらの画像については、後述する評価機能において、利用される。
【００６１】
＜Ｄ．評価機能＞
上述のような一連の処理によって、ストレス情報が逐次またはバッチ的に取得される。評価部１４０は、このように取得されたストレス情報に基づいて、各被観測者のストレスを評価する。本実施の形態に従う解析サーバー装置ＳＲＶは、後述するような複数の評価機能を有している。そのため、ユーザー（ストレスを管理する責任のある人）は、パーソナルコンピューターＰＣを操作して、必要な評価方法を指示する。
【００６２】
（ｄ１：ストレス評価の基準値の決定）
被観測者のストレスの状態を評価するために、被観測者毎に基準値が決定される。本実施の形態においては、評価部１４０は、被観測者が安静状態である場合のストレスの度合いから決定される基準値に基づいて、被観測者のストレスの高低を評価する。以下、この基準値の決定方法について説明する。なお、以下の説明では、被観測者がオフィスでの業務を遂行しているものとする。
【００６３】
評価部１４０は、各観測者の「安静状態」を判断する。この「安静状態」におけるストレス値がストレス評価の基準値となる。評価部１４０は、被観測者の行動を計測する行動判定部１１０からの情報に基づいて、１日の就業時間における一連の行動のうち、被観測者が安息（リラックス）している状態（時間帯）を特定することで、このような安静状態を判断される。
【００６４】
このような安静状態と判断される条件としては、たとえば
（１）被観測者の動作が所定期間以上にわたって停止している状態
（２）（１）の状態、かつ、大きな声を発していない状態
（３）被観測者が睡眠している状態
（４）被観測者が休憩コーナーで談話／飲食している状態
（５）（４）の状態、かつ、大きな声を発していない状態
が挙げられる。このような状態は、存在位置を取得する位置情報取得手段やカメラ、マイクなどによって得られた情報に基づいて行動判定部１１０によって判断される。なお、睡眠している状態とは、被観測者が所定時間以上にわたって目を閉じている場合などが想定される。
【００６５】
あるいは、カメラやマイクなどによっては、被観測者がパーソナルコンピューターを操作していることは判断できても、どのような作業内容であるかについては判断できない場合もある。このような場合には、パーソナルコンピューターの作業ログなどに基づいて、被観測者がパーソナルコンピューターを用いて業務に関連するドキュメントを作成しているのか、あるいは、業務とは直接関係のないコンテンツ（たとえば、オンラインのニュースなど）を閲覧しているのかを判断し、後者のような場合には、安静状態であると判断してもよい。
【００６６】
上述のような方法によって安静状態であると判断された時間帯が取得されると、対応するストレス値がストレス評価の基準値として設定される。
【００６７】
図６は、本発明の実施の形態に従うストレス評価の基準値の決定方法を説明するための図である。図７は、関連する技術におけるストレス評価の基準値の決定方法を説明するための図である。
【００６８】
図６を参照して、上述のように、安静状態であると判断された時間帯が取得されると、対応する時間帯におけるストレス値が基準値として設定される。すなわち、図６に示す例では、対象の日の安静状態から基準値Ｓ０が算出される。この基準値Ｓ０と各時刻におけるストレス値Ｓとの差分を算出することにより、各時刻におけるストレスを評価するストレス評価値Ｐを決定できる。すなわち、ストレス評価値Ｐは、基準値Ｓ０と各時刻のストレス値Ｓ（ｔ）とを用いて、以下のような数式を用いて算出できる。
【００６９】
ストレス評価値Ｐ＝Ｓ（ｔ）−Ｓ０
上述したような方法で、観測者毎のストレス値を取得できるので、上述したような基準値Ｓ０は、観測者毎に決定される。
【００７０】
図６に示す本実施の形態に従う基準値の算出方法を採用することで、従来のストレス評価方法に比較して、より好ましい作用効果を生じることについて説明する。
【００７１】
たとえば、特許文献２に開示される方法によれば、観測者毎に過去の安静状態におけるストレス値の平均を保持しておき、その保持しておいた平均値との比較でストレスの状態を判断する。このような方法を採用した場合には、ストレスが高い状態であるにもかかわらず、ストレスが高い状態であるとは判断されない場合がある。一方で、ストレスが低い状態であるにもかかわらず、ストレスが高い状態であると誤って判断される場合もある。
【００７２】
より具体的には、図７には、図６と同様に、ある被観測者の１日の就業時間における一連の行動とストレス値とを対応付けて示す。図７に示す例では、たとえば、被観測者の過去のデータから算出された、安静状態におけるストレス値の平均値を示す。
【００７３】
一方で、図７には、ストレスの状態が全体的にマイナス側にオフセットされて計測された日のデータを示す。このようなストレス値のマイナス側またはプラス側へのオフセットは、環境の変化や体調の変化によって頻繁に生じ得る。
【００７４】
図７に示すような基準値（基準値２）を用いた場合には、対象の日における全体的なストレス値の挙動が反映されないので、「上位者へのレビュー」という行動は、図７に示す基準値２に基づいて判定された場合には、「ストレスが高くない状態」と判断される。しかしながら、図６に示すように、その日の全体からみれば、「上位者へのレビュー」という行動は、相対的にストレスの高い状態であり、本来的には、「ストレスが高い状態」であると評価されるべきである。本実施の形態によれば、このような状況であっても、１日における一連の行動のうち、ストレスが高い状態の行動が「上位者へのレビュー」であると適切に判断できる。
【００７５】
また、本実施の形態に従う方法では、過去のストレス値の平均値などは必要ではないので、このような過去のデータを蓄積するデータベースなどを設ける必要がない。このように、本実施の形態に従うストレス解析システムを用いることで、従業員の健康管理を容易に行なうことができるとともに、より高いストレスがかかっている行動などを特定できるので、要因の解析と対策の立案とをより効率的に行なうことができる。
【００７６】
（ｄ２：ストレス履歴表示）
本実施の形態に従う評価機能の一例として、ストレスの履歴を表示してもよい。パーソナルコンピューターＰＣからストレス履歴の表示が指示されると、任意の期間あるいは任意の表示態様で、過去のストレス値を被観測者の別に表示してもよい。
【００７７】
図８は、本発明の実施の形態に従う解析サーバー装置ＳＲＶが提供するストレス履歴表示画面の一例を示す図である。図８には、過去５日分のストレスの基準値および最大値を示す。上述したように、本実施の形態においては、基準値は、１日単位で決定されるので、日にち毎に異なった値を示している。図８に示すグラフにおいて、基準値と最大値との差が被観測者が感じたストレス評価値を示すことになる。
【００７８】
（ｄ３：警告メッセージ）
上述したようなストレスを評価するための基準値を算出する場合には、安静状態を抽出することになるが、被観測者によっては、安静状態を抽出することができない場合がある。たとえば、被観測者が多忙で安息（リラックス）している状態が存在しないような場合である。
【００７９】
このような場合には、従業員の健康管理という観点から見れば、好ましくない状態であり、このような場合には、管理者に通知することが好ましい。そこで、本実施の形態に従う解析サーバー装置ＳＲＶ（評価部１４０）は、いずれかの被観測者が所定期間以上にわたって安静状態にならなかった場合に警告メッセージを発生する。
【００８０】
このような警告メッセージを受けた管理者は、対象の被観測者の勤務状態などを改善しなければならないことに気付く。
【００８１】
（ｄ４：ダイジェスト表示）
被観測者のストレス値の大きな状態は、「業務に集中している状態」と捉えることもできる。すなわち、被観測者のストレスのより高い状態における行動を、その日に最も重点的に行なった業務として抽出することもできる。
【００８２】
このような観点から見れば、管理者は、各被観測者（従業者）の日々の業務内容のダイジェストを見ることができれば好適である。そこで、本実施の形態に従う解析サーバー装置ＳＲＶは、１日の業務の中でのハイライトシーンを含む、業務のダイジェスト表示を行なう。
【００８３】
図９は、本発明の実施の形態に従う解析サーバー装置ＳＲＶが提供するダイジェスト表示の一例を示す図である。図９に示すように、各日において、ストレス値が最も高い行動（イベント）に関連付けて、当該行動を行なっている被観測者の画像が表示される。このような画像は、上述の図５に示すストレス情報の画像ＩＤに基づいて特定される。
【００８４】
すなわち、本実施の形態に従うストレス解析システムＳＹＳにおいては、何らかの行動を行なっている被観測者を撮像して得られる画像を取得する画像取得手段としてのカメラ１１，２１を含み、このカメラ１１，２１によって取得された画像は、ストレス情報格納部１４２に格納されるストレス情報に、被観測者の行動についての情報と関連付けて格納される。そして、評価部１４０は、被観測者のストレスの度合いが所定条件を満たした状態に関連付けられた場面の画像を表示する。この所定条件として、図９にはその日のうち最もストレス値が高い状態の例を示すが、ストレス値が最も低い状態の画像を表示するようにしてもよいし、あるいは、他の任意の条件を設定できる。
【００８５】
＜Ｅ．処理手順＞
次に、本実施の形態に従う解析サーバー装置ＳＲＶにおいて実行される一連の処理について説明する。
【００８６】
図１０は、本発明の実施の形態に従う解析サーバー装置ＳＲＶにおいて実行される処理の手順を示すフローチャートである。図１０に示す各ステップは、主として、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００がプログラムを実行することで実現される。
【００８７】
図１０を参照して、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００は、行動センサー（カメラ、マイク、その他のセンサーなど）により計測された被観測者の行動を示す検出値を取得する（ステップＳ２）。解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００は、各被観測者のバイタルセンサー５０からバイタルサインを取得する（ステップＳ４）。ステップＳ２とステップＳ４との処理は、並列的に実行されてもよいし、全く異なるタイミングで実行されてもよい。
【００８８】
続いて、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００は、ステップＳ２において取得した行動センサーからの情報に基づいて、被観測者の行動についての情報を取得する（ステップＳ６）。すなわち、各被観測者の各時間帯における行動（イベント）を判定する。また、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００は、ステップＳ４において取得したバイタルセンサー５０からの各被観測者のバイタルサインに基づいて、当該被観測者のストレスの度合いを取得する（ステップＳ８）。
【００８９】
さらに、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００は、ステップＳ６において取得した被観測者の行動についての情報と、ステップＳ８において取得した被観測者のストレスの度合いとを、対応する時間とともに関連付けて格納する（ステップＳ１０）。
【００９０】
その後、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００は、パーソナルコンピューターＰＣからストレス評価開始の指示を受けたか否かを判断する（ステップＳ１２）。パーソナルコンピューターＰＣからストレス評価開始の指示を受けていない場合（ステップＳ１２においてＮＯの場合）には、ステップＳ２以下の処理が繰返される。
【００９１】
パーソナルコンピューターＰＣからストレス評価開始の指示を受けた場合（ステップＳ１２においてＹＥＳの場合）には、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００は、対象の被観測者を決定し（ステップＳ１４）、当該対象の被観測者の行動についての情報を参照して、安静状態の有無および安静状態となっている時間帯を取得する（ステップＳ１６）。続いて、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００は、対象の被観測者が所定期間以上にわたって安静状態になっていないか否かを判断する（ステップＳ１８）。
【００９２】
対象の被観測者が所定期間以上にわたって安静状態になっていない場合（ステップＳ１８においてＹＥＳの場合）には、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００は、警告メッセージを出力する（ステップＳ２０）。そして、処理はステップＳ２６へ進む。
【００９３】
これに対して、対象の被観測者がいずれかの時間帯で安静状態になっている場合（ステップＳ１８においてＮＯの場合）には、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００は、当該安静状態におけるストレス値を基準値に設定する（ステップＳ２２）。続いて、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００は、ステップＳ２２において設定した基準値に基づいて、先に取得されているストレス値を評価した結果を出力する（ステップＳ２４）。
【００９４】
続いて、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００は、パーソナルコンピューターＰＣからダイジェスト表示指示を受けたか否かを判断する（ステップＳ２６）。パーソナルコンピューターＰＣからダイジェスト表示指示を受けていない場合（ステップＳ２６においてＮＯの場合）には、ステップＳ２以下の処理が繰返される。
【００９５】
パーソナルコンピューターＰＣからダイジェスト表示指示を受けた場合（ステップＳ２６においてＹＥＳの場合）には、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００は、対象の被観測者の日にち毎にストレス値が最大値となった時間帯を特定するとともに、当該時間帯の行動に対応する画像を抽出する（ステップＳ２８）。そして、解析サーバー装置ＳＲＶのＣＰＵ２００は、抽出した時間帯、行動（イベント）、画像などからダイジェスト画面を生成して出力する（ステップＳ３０）。そして、ステップＳ２以下の処理が繰返される。
【００９６】
＜Ｆ．利点＞
本発明の実施の形態によれば、バイタルサインに基づいてストレスの度合いを評価するにあたって、過去の安静時などの状態における平均値と比較するのではなく、被観測者の行動をセンシングすることで、被観測者が安息（リラックス）している状態（時間帯）を特定し、このような安静状態におけるストレスの度合いを基準値として設定する。これにより、環境の変化や体調の変化によって生じるバイタルサインの変動要因を補正し、被観測者のストレスの状態をより正しく評価できる。また、１日単位で基準値を算出するので、過去のストレスの度合いなどを蓄積するデータベースなどを省略できる。
【００９７】
＜Ｇ．その他の実施形態＞
上述した本実施の形態においては、解析サーバー装置ＳＲＶを独立した制御主体として実装した例を示したが、解析サーバー装置ＳＲＶの全部または一部がバイタルセンサー５０やパーソナルコンピューターＰＣに組み込まれて実装されてもよい。たとえば、バイタルセンサー５０に解析サーバー装置ＳＲＶの機能を実装する場合には、ウェアラブルのバイタルセンサー５０にデータを記憶するためのメモリや通信モジュールを実装することになり、これによって、システムの構成要素を少なくできるメリットがある。
【００９８】
また、本発明の実施の形態に従うプログラム（コード）は、コンピューターのオペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させることで提供されてもよい。この場合、プログラム自体には上記のようなモジュールは含まれず、ＯＳと協働して処理が実行される。また、本発明の実施の形態に従うプログラムは、他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。このような場合にも、プログラム自体には上記のような他のプログラムに含まれるモジュールは含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。
【００９９】
上述のような一部のモジュールを含まないプログラムであっても、本発明に従うプログラムの技術的範囲に含まれる。
【０１００】
さらに、本発明の実施の形態に従うプログラムによって実現される機能の一部または全部を専用のハードウェアによって構成してもよい。
【０１０１】
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１０２】
１０  執務室、１１，２１  カメラ、１２，２２  マイク、２０  会議室、３１  無線中継器、５０  バイタルセンサー、５１  送信部、５２  制御部、５３  タイマー、５４  心電計、５５  血圧計、５６  血中酸素飽和度計、５７  体温計、５８  発汗状態計測計、５９  バッテリー、１００，２０８  入力部、１１０  行動判定部、１１２  ユーザー特徴情報格納部、１２０  ストレス評価部、１３０  データ収集部、１４０  評価部、１４２  ストレス情報格納部、２００  ＣＰＵ、２０２  内部バス、２０４  ディスプレイ、２１０  ハードディスク、２１２  メモリ、２１４  ＣＤ−ＲＯＭドライブ、２１６  フレキシブルディスクドライブ、２１４ａ  ＣＤ−ＲＯＭ、２１６ａ  フレキシブルディスク、ＮＷ  ネットワーク、ＰＣ  パーソナルコンピューター、ＳＲＶ  解析サーバー装置、ＳＹＳ  ストレス解析システム。
【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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