(57)【要約】【課題】ユーザの年齢に適合する精度の高い月経開始予定日予測を可能とする健康管理装置及び健康管理システム並びに健康管理方法を提供する。【解決手段】本健康管理装置１は、ユーザの月経開始日情報及びユーザの基礎体温情報のうち少なくともユーザの月経開始日情報を含む１つ以上の情報と、ユーザの年齢情報とに基づいて、ユーザの次回の月経開始予定日を予測する月経開始予測部３０を備える。【選択図】図１
2016131770.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの月経開始日情報及びユーザの基礎体温情報のうち少なくともユーザの月経開始日情報を含む１つ以上の情報と、ユーザの年齢情報とに基づいて、ユーザの次回の月経開始予定日を予測する月経開始予測部を備えた健康管理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の健康管理装置において、
ユーザの年齢情報とユーザの月経開始日情報を入力するとともに上記月経開始予測部によって予測されたユーザの次回の月経開始予定日を出力する入出力部と、上記入力された情報を記憶する記憶部とを備え、上記月経開始予測部は、上記記憶部から取得したユーザの年齢情報とユーザの月経開始日に基づいて、ユーザの次回の月経開始予定日を予測することを特徴とする健康管理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の健康管理装置において、
上記記憶部には、ユーザを含む複数の女性の月経周期日数が格納されており、上記月経開始予測部は、ユーザの年齢が属する年代カテゴリにおける月経周期日数を取得し、取得された月経周期日数の度数分布における正常範囲を、四分位によって決定される月経周期日数下限と月経周期日数上限の間の範囲とするとともに、ユーザの次回の月経開始予定日を上記正常範囲内のユーザの月経周期日数に基づいて算出することを特徴とする健康管理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の健康管理装置において、
上記正常範囲内のユーザの月経周期日数は、直近の最大で５月経周期の月経周期日数の中央値または平均値とされることを特徴とする健康管理装置。
【請求項５】
請求項１に記載の健康管理装置において、
ユーザの年齢情報、ユーザの月経開始日情報及びユーザの基礎体温情報を入力するとともに上記月経開始予測部によって予測されたユーザの次回の月経開始予定日を出力する入出力部と、上記入力された情報を記憶する記憶部とを備え、上記月経開始予測部は、上記記憶部から取得したユーザの年齢情報、ユーザの月経開始日及び基礎体温情報に基づいて、ユーザの次回の月経開始予定日を予測することを特徴とする健康管理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の健康管理装置において、
ユーザの現在の月経周期内で排卵日が検出されており、かつ、ユーザの複数の月経周期における平均の月経周期日数および高温相日数をともに取得するとともに取得した月経周期数が３未満である場合に、上記月経情報予測部は、当該ユーザの年齢が属する年代カテゴリを抽出し、この抽出した年代カテゴリに該当する当該ユーザを含む複数ユーザの月経周期日数を取得し、取得したユーザ毎の月経周期日数の標準偏差の平均値が所定値を超えるか否かによってユーザの次回の月経開始予定日の算出式を決定することを特徴とする健康管理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の健康管理装置において、
上記月経開始予測部は、当該月経開始予測部によって予測されたユーザの次回の月経開始予定日と上記基礎体温情報に基づく高温相日数から、ユーザの次回の排卵予定日を予測することを特徴とする健康管理装置。
【請求項８】
請求項２に記載の入出力部、記憶部及び月経開始予測部を備え、上記入出力部と上記月経開始予測部間でネットワークを介して通信を行うことを特徴とする健康管理システム。
【請求項９】
請求項５に記載の入出力部、記憶部及び月経開始予測部を備え、上記入出力部と上記月経開始予測部間でネットワークを介して通信を行うことを特徴とする健康管理システム。
【請求項１０】
ユーザの月経開始日情報及びユーザの基礎体温情報のうち少なくともユーザの月経開始日情報を含む１つ以上の情報と、ユーザの年齢情報とに基づいて、ユーザの次回の月経開始予定日を予測する健康管理方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の健康管理方法において、
ユーザの年齢情報とユーザの月経開始日情報を入力し、上記ユーザの年齢情報と月経開始日に基づいてユーザの次回の月経開始予定日を予測し、この予測した月経開始予定日を出力することを特徴とする健康管理方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の健康管理方法において、
ユーザの年齢が属する年代カテゴリにおける月経周期日数を取得し、取得した月経周期日数の度数分布から、月経周期日数下限と月経周期日数上限を四分位によって算出し、上記年代カテゴリにおける月経周期日数の正常範囲を、上記月経周期日数下限と上記月経周期日数上限の間の範囲とし、ユーザの次回の月経開始予定日を上記正常範囲内のユーザの月経周期日数に基づいて算出することを特徴とする健康管理方法。
【請求項１３】
請求項１２記載の健康管理方法において、
上記正常範囲内のユーザの月経周期日数は、直近の最大で５月経周期における月経周期日数の中央値または平均値とすることを特徴とする健康管理方法。
【請求項１４】
請求項１０に記載の健康管理方法において、
ユーザの年齢情報、ユーザの月経開始日情報及びユーザの基礎体温情報を入力し、上記年齢情報、月経開始日情報及び基礎体温情報に基づいてユーザの次回の月経開始予定日を予測する健康管理方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の健康管理方法において、
ユーザの現在の月経周期内における排卵日を検出し、かつ、ユーザの複数の月経周期における平均の月経周期日数および高温相日数をともに取得し、取得した月経周期数が３未満である場合に、当該ユーザの年齢が属するする年代カテゴリを抽出し、この抽出した年代カテゴリに該当する当該ユーザを含む複数ユーザの月経周期日数を取得し、取得したユーザ毎の月経周期日数の標準偏差の平均値が所定値を超えるか否かによって月経開始予定日の算出式を決定することを特徴とする健康管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、健康管理装置、健康管理システム及び健康管理方法に関し、詳しくは、女性のための健康管理装置、健康管理システム及び健康管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
女性の健康管理として、月経管理がある。女性にとって排卵日や月経開始予定日を知ることは事前の準備や今後の行動の予定を立てる上で重要である。
【０００３】
従来、月経開始予定日を算出する装置としては、例えば特許文献１や特許文献２に開示された婦人体温計が知られている。
【０００４】
特許文献１に開示された婦人体温計では、ｎ周先の生理開始日を
（最新生理開始日＋ｎ×有効生理周期日数平均）
として算出している。
【０００５】
また、特許文献２に開示された婦人体温計では、計算処理を行っている当日が低温相であれば、
次回生理日＝最近の生理初日＋平均月経周期−可能期間〜最近の生理初日＋平均月経周期＋可能期間
なる演算式によって月経開始予定日を算出する（ここで、可能期間は、平均月経周期の計算に使用した月経周期の分布を正規分布として１．５σ相当／２とする。）。
【０００６】
一方、計算処理を行っている当日が高温相であれば、
次回生理日＝最近の排卵日＋平均高温相期間−可能期間〜最近の排卵日＋平均高温相期間＋可能期間
なる演算式によって月経開始予定日を算出する（ここで、可能期間は、平均高温相期間の計算に使用した高温相期間の分布を正規分布として１．５σ相当／２とする。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第４２４０６３２号公報
【特許文献２】特許第３７０５４７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述の婦人体温計では、一律に月経開始予定日を算出している。
【０００９】
しかしながら、月経周期日数の平均、ばらつきは年齢によって異なる。
【００１０】
従来の月経開始予定日の予測方式では、一律にその月経開始予定日を算出していることから、ある年齢にとっては正常とみなされる月経周期日数が外れ値と判断され、除外されてしまうことがある。この結果、年齢によっては予測性能が低下するという問題があった。
【００１１】
従って、月経開始予定日の予測においては、年齢による月経周期日数の変動特性や基礎体温の変動パターンを考慮することが重要となる。
【００１２】
本願発明は、ユーザの年齢に適合する精度の高い月経開始予定日予測を可能とする健康管理装置及び健康管理システム並びに健康管理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本健康管理装置は、ユーザの月経開始日情報及びユーザの基礎体温情報のうち少なくともユーザの月経開始日情報を含む１つ以上の情報と、ユーザの年齢情報とに基づいて、ユーザの次回の月経開始予定日を予測する月経開始予測部を備える。
【００１４】
この構成において、ユーザの年齢情報とユーザの月経開始日情報を入力するとともに上記月経開始予測部によって予測されたユーザの次回の月経開始予定日を出力する入出力部と、上記入力された情報を記憶する記憶部とを備え、上記月経開始予測部は、上記記憶部から取得したユーザの年齢情報とユーザの月経開始日に基づいて、ユーザの次回の月経開始予定日を予測する構成であってもよい。
【００１５】
この構成では、上記記憶部には、ユーザを含む複数の女性の月経周期日数が格納されており、上記月経開始予測部は、ユーザの年齢が属する年代カテゴリにおける月経周期日数を取得し、取得された月経周期日数の度数分布における正常範囲を、四分位によって決定される月経周期日数下限と月経周期日数上限の間の範囲とするとともに、ユーザの次回の月経開始予定日を上記正常範囲内のユーザの月経周期日数に基づいて算出する構成であることが望ましい。
【００１６】
本健康管理装置では、上記ユーザの年齢情報、ユーザの月経開始日情報に加えユーザの基礎体温情報を入力する構成であってもよく、この場合にも、上記月経開始予測部によって予測されたユーザの次回の月経開始予定日を出力する入出力部と、上記入力された情報を記憶する記憶部とを備え、上記月経開始予測部は、上記記憶部から取得したユーザの年齢情報、ユーザの月経開始日及び基礎体温情報に基づいて、ユーザの次回の月経開始予定日を予測することが望ましい。
【００１７】
本健康管理システムは、上記入出力部、上記記憶部及び上記月経開始予測部を備え、上記入出力部と上記月経開始予測部間でネットワークを介して通信を行うことによって特徴付けられている。  本健康管理方法は、ユーザの月経開始日情報及びユーザの基礎体温情報のうち少なくともユーザの月経開始日情報を含む１つ以上の情報と、ユーザの年齢情報とに基づいて、ユーザの次回の月経開始予定日を予測することによって特徴付けられている。
【００１８】
この構成において、ユーザの年齢情報とユーザの月経開始日情報を入力し、上記ユーザの年齢情報と月経開始日に基づいてユーザの次回の月経開始予定日を予測し、この予測した月経開始予定日を出力する構成としてもよい。
【００１９】
あるいは、ユーザの年齢情報、ユーザの月経開始日情報及びユーザの基礎体温情報を入力し、上記年齢情報、月経開始日情報及び基礎体温情報に基づいてユーザの次回の月経開始予定日を予測する構成とする。
【００２０】
ここで、「月経周期日数」とは、或る月経開始日から次の月経開始日（月経開始予定日という）の前日までの期間の日数を指す。「高温相日数」とは、基礎体温が高温レベルにある期間の日数を指す。
【００２１】
「ユーザの基礎体温情報」とは、ユーザが朝目覚めた後、身体を動かす前の最も安静時の体温を指す。
【発明の効果】
【００２２】
本願の健康管理装置、健康管理システム及び健康管理方法は、月経開始予定日の予測を行うに際し、ユーザの年齢情報を使用する。月経周期日数は、加齢によって縮まる傾向があり、また若い人ほどばらつきやすい傾向があるなど、年齢が要因となって差異がみられる。本発明では、こうした年齢による差異を月経開始予定日の予測に反映させることができ、予測精度を上げることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の健康管理装置の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の健康管理システムの第１実施形態を示すシステム構成図である。
【図３】本発明の健康管理システムの第１実施形態及び第２実施形態に適用されるサーバの構成を示すブロック図である。
【図４】第１実施形態のスマートフォンの入力処理の動作フローを示す図である。
【図５】第１実施形態及び第２実施形態のサーバの動作フローを示す図である。
【図６】第１実施形態のシステムにおける月経開始予定日を算出するアルゴリズムを示す図である。
【図７】年代カテゴリの一例を示す図である。
【図８】同一の年代カテゴリにおける月経周期日数の分布図の一例を示す図である。
【図９】本発明の健康管理システムの第２実施形態を示すシステム構成図である。
【図１０】第２実施形態のスマートフォンの入力処理のフローチャート図である。
【図１１】第２実施形態のシステムにおける月経開始予定日を算出するアルゴリズムを示す図である。
【図１２】第２実施形態に適用される年代カテゴリによる予測方式を説明するための図であり、月経開始予定日を算出するアルゴリズムを示す図である。
【図１３】第２実施形態に適用される年代カテゴリによる予測方式を説明するための図である。
【図１４】第２実施形態に適用されるタイプ分類による予測方式を説明するための図であり、月経開始予定日を算出するアルゴリズムを示す図である。
【図１５】月経周期日数と高温相日数に基づいて分類されたタイプ分類を示す図である。
【図１６】図１６（Ａ）は月経周期日数、高温相日数を説明する図である。図１６（Ｂ）は月経周期における基礎体温の典型的な推移を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
＜本健康管理装置の実施形態＞
図１は、本実施形態の健康管理装置１のブロック図を示す。
【００２５】
本健康管理装置１は、ユーザの年齢情報、ユーザの月経開始日情報及びユーザの基礎体温情報を記憶部２０に入力する入力部１０と、記憶部２０からユーザの月経開始日情報及びユーザの基礎体温情報のうち少なくともユーザの月経開始日を含む１つ以上の情報と、ユーザの年齢情報とを取得し、取得した情報に基づいて、ユーザの次回の月経開始予定日を予測する月経開始予測部３０と、月経開始予測部３０によって予測された月経開始予定日を出力する出力部４０を備える。
＜本健康管理システムの第１実施形態＞
図２は第１実施形態の健康管理システム１００の構成を示す。
【００２６】
健康管理システム１００は、ネットワーク上のシステムとして構成されている。
【００２７】
この健康管理システム１００は、スマートフォン２００とサーバ３００とを含んでいる。スマートフォン２００とサーバ３００とは、ネットワーク９００を介して互いに通信可能になっている。
【００２８】
図３に示すように、サーバ３００は、制御部３１０と、記憶部３２０と、操作部３３０と、表示部３４０と、ネットワーク通信部３９０とを含む。このサーバ３００は、汎用のコンピュータ装置に後述の処理を行わせるようにプログラム（ソフトウェア）をインストールしたものである。
【００２９】
制御部３１０は、ＣＰＵ及びその補助回路を含み、サーバ３００の各部を制御し、記憶部３２０に記憶されたプログラム及びデータに従って所定の処理を実行し、操作部３３０、及び通信部３９０から入力されたデータを処理し、処理したデータを、記憶部３２０に記憶するとともに、表示部３４０に表示する。さらに制御部３１０は、上記処理したデータを、ネットワーク通信部３９０から出力する。
【００３０】
記憶部３２０は、制御部３１０でプログラムを実行するために必要な作業領域として用いられるＲＡＭと、制御部３１０で実行するための基本的なプログラムを記憶するためのＲＯＭとを含む。記憶部３２０には、多くのユーザから送られてきた年齢情報や、月経開始日などの月経情報を含むユーザの健康情報が格納されたデータベース３２１が設けられている。また、記憶部３２０の記憶領域を補助するための補助記憶装置の記憶媒体として、磁気ディスク（ＨＤ（Hard Disk））、ＦＤ(Flexible Disk))、光ディスク（ＣＤ(Compact Disc)、ＤＶＤ(Digital Versatile Disk)、ＢＤ(Blu-ray（登録商標） Disc))、光磁気ディスク(ＭＯ(Magneto-optical disk))、または、半導体メモリ（メモリカード、ＳＳＤ(Solid State Drive)）などが用いられてもよい。
【００３１】
操作部３３０は、この例では、キーボードおよびマウスで構成され、ユーザによる操作を示す操作信号を制御部３１０に入力する。また、操作部３３０は、キーボードおよびマウスに替えて、または、加えて、タッチパネルなどの他の操作デバイスで構成されるようにしてもよい。
【００３２】
表示部３４０は、表示画面（例えば、ＬＥＤまたはＥＬディスプレイなど）を含む。表示部３４０は、制御部３１０によって制御されて、所定の映像をディスプレイに表示させる。
【００３３】
ネットワーク通信部３９０は、制御部３１０からの情報をネットワーク９００を介して他の装置（この例ではスマートフォン２００）へ送信するとともに、他の装置からネットワーク９００を介して送信されてきた情報を受信して制御部３１０に受け渡す。
【００３４】
以下に、第１実施形態の健康管理システム１００を用いた健康管理方法を説明する。
【００３５】
まず、図４のステップＳ２０２に示すように、ユーザは、スマートフォン２００の操作部２３０を介して、月経開始日を月経情報として入力する。ユーザが自己申告として月経開始日を入力する場合、推定によらない実際の月経開始日を入力でき、後述の月経開始予定日算出の精度を高めることができる。
【００３６】
また、図４のステップＳ２０３に示すように、ユーザは、スマートフォン２００を用いて、その他の情報を入力する。「その他の情報」とは、例えば、現在の日時や、新規ユーザが登録する場合の入力情報などを指す。
【００３７】
図４のステップＳ２０２、ステップＳ２０３の入力はユーザが毎日行っても良いし、この例では最大４０日以内でユーザが気付いた時にその都度行っても良い。また、図４のステップＳ２０２、ステップＳ２０３の各ステップは、この順に限ることなく、いずれを先に行っても良い。
【００３８】
図４のステップＳ２０２、ステップＳ２０３によって入力処理を行った後、ユーザは、スマートフォン２００を操作して、入力された各種情報をネットワーク９００を介してサーバ３００へ送信する。
【００３９】
サーバ３００は、スマートフォン２００からのデータを受信すると（図５のステップＳ１０１でＹＥＳ）、受信したデータを記憶部３２０に記憶する（図５のステップＳ１０２）。
【００４０】
次に、サーバ３００は、演算及び画像データ作成を行う（図５のステップＳ１０３）。すなわち、サーバ３００の制御部３１０が記憶部３２０に記憶されたスマートフォン２００からのデータを用いて、後述するような月経開始予定日算出を含む一連の処理を実行する。
【００４１】
また、サーバ３００は、月経開始予定日を算出する度に、スマートフォン２００の表示部２４０に表示されるべき画像データを作成する。そして、作成した画像データをデータベース３２１に記憶するとともに、スマートフォン２００へ送信する（図５のステップＳ１０４）。
【００４２】
スマートフォン２００は、上記画像データを受信して、メモリに記憶する。ここで、ユーザが、スマートフォン２００を操作して、月経開始日予測モードを選択するものとする。この選択によって、スマートフォン２００の表示部に月経開始予定日が表示される。
【００４３】
図６は、サーバ３００の制御部３１０が実行する処理のフローであり、月経開始予定日を算出するアルゴリズムを示す。このアルゴリズムは、スマートフォンに月経開始日を入力することにより動作を開始する。
【００４４】
本実施形態における月経開始予定日の算出にあたり、年齢を用いる理由として、月経周期日数は、加齢によって縮まる傾向があり、また若い人ほどばらつきやすい傾向があるなど、年齢による傾向を反映させることが挙げられる。
【００４５】
まず、ユーザの年齢が属する５歳刻みの年代カテゴリを決定する（ステップＳ７０１）。ここで、年代カテゴリは、本明細書において、連続的な年齢を特定の年齢幅、例えば５歳刻みで区分け分類し、分類されたそれぞれの年代層をいう。
【００４６】
図７は、年代カテゴリの例を示す。年代カテゴリは、５歳刻みとされており、この５歳刻みとした理由は、月経周期日数の年齢による違いをより反映できることによる。
【００４７】
次に、決定した年代カテゴリの月経周期日数を、様々なユーザの健康情報が蓄積されたデータベース３２１から取得する（ステップＳ７０２）。この取得された月経周期日数に基づき、図８に示すような同一の年代カテゴリにおける月経周期日数の分布図を作成する。なお、この分布図は、上記した年齢による傾向により、年齢カテゴリによって変化する。
【００４８】
次に、図８の分布図から、月経周期日数の正常範囲を算出する（ステップＳ７０３）。月経周期日数下限および月経周期日数上限の算出は、下記に示すＥｑ．３、Ｅｑ．４によって、それぞれ求められる。この方法は、ものである。
（月経周期日数下限）＝Ｑ１−ＩＱＲ＊１．５・・・Ｅｑ．３
（月経周期日数上限）＝Ｑ３＋ＩＱＲ＊１．５・・・Ｅｑ．４
ただし、Ｅｑ．３、Ｅｑ．４において、Ｑ１は第１四分位、Ｑ３は第３四分位、ＩＱＲ＝Ｑ３−Ｑ１とする。
【００４９】
月経周期日数の正常範囲は、図８に示すように、月経周期日数下限と月経周期日数上限に挟まれた範囲とされる。
【００５０】
以上の方法により、四分位を使用した外れ値の除去が適用され、ユーザの年齢が属する年代カテゴリにおける月経周期日数の正常範囲を取得する。
【００５１】
次に、ユーザの過去の月経周期日数のうち、上記正常範囲である月経周期日数を取得する。この取得にあたり、直近の最大で５月経周期の月経周期日数を取得する。さらに、取得した月経周期日数の中央値、もしくは平均値を下記Ｅｑ．１における（月経周期日数）とし、Ｅｑ．１により、月経開始予定日を算出する（ステップＳ７０５）。
【００５２】
（月経開始予定日）＝（月経開始日）＋（月経周期日数）・・・Ｅｑ．１
なお、本実施形態では５歳刻みの年代カテゴリを使用したが、５歳刻みに限らない。
【００５３】
本実施形態では、月経周期日数は、年代カテゴリにより変化がみられることを考慮し、ユーザが属する年代カテゴリにおける月経周期日数の正常範囲を算出することによって、月経開始予定日を精度よく予測することができる。
＜本健康管理システムの第２実施形態＞
図９は第２実施形態の健康管理システム１０１の構成を示す。
【００５４】
健康管理システム１０１は、ネットワーク上のシステムとして構成されている。
【００５５】
この健康管理システム１０１は、体温計４００とスマートフォン２００とサーバ３００とを含んでいる。スマートフォン２００と体温計４００とは、ＮＦＣ（Near Communication;近距離無線通信）によって互いに通信可能になっている。スマートフォン２００とサーバ３００とは、ネットワーク９００を介して互いに通信可能になっている。
【００５６】
スマートフォン２００及びサーバ３００の構成は、第１実施形態と同様であり、共通する構成の説明は省略する。
【００５７】
なお、スマートフォン２００におけるＮＦＣ通信部（図示せず）は、スマートフォン２００に体温計４００が接近したとき、体温計４００と近距離無線通信を行って、体温計４００から体温及び計測日時を表すデータを受信する。なお、スマートフォン２００と体温計４００とを接近させずに、データをリアルタイムに送信できるように、スマートフォン２００と体温計４００とにそれぞれＢＬＥ(Bluetooth（登録商標） Low Energy;低消費電力版Bluetooth（登録商標）)通信部を備えてもよい。
【００５８】
このシステム１０１は、次のように用いられる。
【００５９】
ユーザであるユーザが、体温計４００を用いて、日毎に基礎体温を測定する。この例では、測定された基礎体温のデータは、その基礎体温を測定したときの計測日時とともに、体温計４００のメモリに、最大４０日分記憶される。
【００６０】
以下に、第２実施形態の健康管理システム１０１を用いた健康管理方法を説明する。
【００６１】
まず、ユーザが、体温計４００をスマートフォン２００に接近させると、その度に、図１０に示す入力処理がスタートする。
【００６２】
スマートフォン２００は、体温計４００から、ユーザの日毎の基礎体温と計測日時を取得する（ステップＳ２０１）。
【００６３】
なお、ユーザは、スマートフォン２００を操作して、基礎体温と計測日時を手入力することもできる。
【００６４】
次に、ユーザは、スマートフォン２００を操作して月経開始日を入力する（ステップＳ２０２）。ユーザが自己申告として月経開始日を入力する場合、推定によらない実際の月経開始日を入力することができ、後述する月経開始予定日算出の精度を高めることができる。
【００６５】
さらに、ユーザは、スマートフォン２００を操作して、その他の情報を入力する（ステップＳ２０３）。「その他の情報」とは、例えば、現在の日時や、新規ユーザが登録する場合の入力情報や体温計４００の型番などを指す。
【００６６】
図１０のステップＳ２０１〜ステップＳ２０２の入力はユーザが毎日行っても良いし、最大４０日以内でユーザが気付いた時にその都度行っても良い。また、図１０のステップＳ２０１〜ステップＳ２０３の各ステップは、この順に限ることなく、いずれを先に行っても良い。
【００６７】
図１０のステップＳ２０１〜ステップＳ２０３によって入力処理を行った後、ユーザは、スマートフォン２００を操作して、入力された各種の情報をネットワーク９００を介してサーバ３００へ送信する。
【００６８】
なお、第２実施形態においてもサーバ３００を、第１実施形態と同様、適用する。サーバの動作は第１実施形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【００６９】
図１１は、第２実施形態におけるサーバ３００の制御部３１０が実行する処理のフローであり、月経開始予定日を算出するアルゴリズムを示す。
【００７０】
まず、サーバ３００の制御部３１０は、現在の月経周期内で排卵日の検出があったか否かを判断する（ステップＳ１１）。
【００７１】
具体的には、図１０のＳ２０１で入力された基礎体温データを検索して、ユーザの基礎体温が低温相から高温相へ移行したか否かを検出する。未だ低温相から高温相へ移行していなければ（ステップＳ１１でＮｏ）、後述のステップＳ１６へ進む。一方、既に低温相から高温相へ移行していれば（ステップＳ１１でＹｅｓ）、高温相へ移行した日の前日を排卵日として検出する。
【００７２】
ステップＳ１６では、サーバ３００の制御部３１０は、演算部として機能し、上記Ｅｑ．１によってユーザの月経開始予定日を算出する。
ここで、「月経開始日」は、図１０のステップＳ２０２で入力された最後の月経開始日である。また、「月経周期日数」は、上述した第１実施形態のアルゴリズムを適用し、正常範囲である月経周期日数のうち、直近３〜５周期の平均月経周期日数の中央値あるいは平均値とする。
【００７３】
一方、現在の月経周期内で排卵日の検出があった場合（ステップＳ１１でＹｅｓ）は、ユーザの月経周期日数とその月経周期における高温相日数を共に取得する（ステップＳ１２）。
【００７４】
ここで、図１６（Ａ）に模式的に示すように、月経周期日数は、月経開始日から次の月経開始日または月経開始予定日の前日までの日数として定義される。高温相日数は、図１６（Ｂ）に示すように、基礎体温が高温レベルにある期間の日数として定義される。
【００７５】
月経周期日数の算出の基礎となるユーザの過去の月経開始日としては、図１０のステップＳ２０２で入力された日を用いることができる。ただし、図１０のステップＳ２０１で入力された基礎体温に基づいて、公知の手法によってユーザの過去の月経開始日を推定して取得してもよい。例えば、月経開始日は、高温相から低温相への移行日に応じて推定できる。
【００７６】
このようにした場合、ユーザは、過去の月経開始日を、スマートフォン２００を操作して入力する必要がなく、入力の手間が省ける。
【００７７】
なお、この例では、サーバ３００の制御部３１０が月経周期日数及び高温相日数を算出しているが、これに限られるものではない。ユーザがスマートフォン２００を操作して、自己申告として直近３〜５周期における平均の月経周期日数を入力し、その入力データをスマートフォン２００からサーバ３００に送信してもよい。また、直近３〜５周期における平均の高温相日数のデータが存在しない場合には、平均の高温相日数として標準的な「１４日」を用いてもよい。
【００７８】
次に、取得した月経周期数が３以上か否かを判断する（ステップＳ１３）。
【００７９】
この取得した月経周期数について「３」という値との比較を行うのは、予測に用いる月経周期数が３以上であれば、月経周期日数や高温相日数の標準偏差の算出において、標準偏差として意味をなすことによる。すなわち、後述するタイプ分類による予測方式処理（ステップＳ１４）では、月経周期日数と高温相日数のそれぞれについて標準偏差を算出し、その値によって安定か否かを判断し、タイプ分類を判定する。この判断に用いる標準偏差が標準偏差として意味をなす月経周期数として３以上の値が設定されている。
【００８０】
このように、ステップＳ１３において、取得した月経周期数が３以上の場合は、タイプ分類による予測方式が選択される（ステップＳ１４）。一方、取得した月経周期数が３未満の場合は、年代カテゴリによる予測方式が選択される（ステップＳ１５）。
【００８１】
図１２は、第２実施形態に適用される年代カテゴリによる予測方式（図１１のステップＳ１５）を説明するための図であり、月経開始予定日を算出するアルゴリズムを示す図である。
【００８２】
まず、ユーザの年齢が属する年代カテゴリを図７に示す５歳刻みの年代カテゴリから決定する（ステップＳ２１）。
【００８３】
次に、ユーザの年代カテゴリが該当する当該ユーザを含む複数のユーザの最新の３〜５周期の月経周期日数を取得する（ステップＳ２２）。
【００８４】
さらに、ユーザ毎の月経周期日数の標準偏差の平均を算出する（ステップＳ２３）。算出された標準偏差の平均が２．９以下の場合、Ｅｑ．１により、月経開始予定日を算出する（ステップＳ２４、ステップＳ２５）。一方、標準偏差の平均が２．９を超える値の場合、下記Ｅｑ．２により、月経開始予定日を算出する（ステップＳ２４、ステップＳ２６）。
【００８５】
図１３に標準偏差（ＳＤ）の平均を求める具体例を示す。この例では、ユーザの年齢が２０歳以上２５歳未満を例として示す。この場合、ユーザの年齢が属する５歳刻みの年代カテゴリを[２０，２５）と決定する。さらに、この年代カテゴリにおける複数のユーザのそれぞれについて直近の月経周期日数を検出する。取得した月経周期日数データが３未満の場合は、標準偏差の算出を行わず、対象外とされる。この例では、ユーザ３は対象外とされている。ユーザ１およびユーザ２は月経周期日数のデータが直近の５周期、ユーザ４は直近の３周期をそれぞれ用いて標準偏差を算出する。さらに、これらのユーザの月経周期日数の標準偏差の平均（ＳＤ）を算出し、この平均標準偏差値が、２．９より大きいか否かを判別する。大きい場合は、下記Ｅｑ．２により、月経開始予定日を算出する。一方、平均標準偏差値が、２．９以下の場合は、上記Ｅｑ．１により、月経開始予定日を算出する。この例では平均標準偏差値が２．５となり、２．９以下であることから、上記Ｅｑ．１により、月経開始予定日を算出する。
（月経開始予定日）＝（排卵日）＋（高温相日数）＋１・・・Ｅｑ．２
ここで、「排卵日」は基礎体温により検出されたものであり、「高温相日数」は直近の最大５周期の高温相日数の中央値、もしくは平均値とする。
【００８６】
なお、本実施形態では５歳刻みの年代カテゴリを使用したが、５歳刻みに限らない。
【００８７】
以上の年代カテゴリを考慮した予測方式に対し、上記ステップＳ１３において、取得した月経周期数が３以上の場合に適用されるタイプ分類による予測方式を以下に説明する。図１４は、タイプ分類による予測方式を説明するための図であり、月経開始予定日を算出するアルゴリズムを示す図である。
【００８８】
まず、ユーザのタイプ分類を行う（ステップＳ３２）。このタイプ分類は、具体的には、図１５に示すように、月経周期日数及び高温相日数がそれぞれ安定しているか、不安定であるかによって、分類されている。タイプＧ１は、月経周期日数と高温相日数がともに安定しているタイプであり、タイプＧ２は、月経周期日数が安定であり、高温相日数が不安定なタイプであり、タイプＧ３は月経周期日数が不安定であり、高温相日数が安定しているタイプである。タイプＧ４は、月経周期日数と高温相日数がともに不安定である。
【００８９】
次に、ユーザの分類されたタイプがＧ３か否かの比較を行う（ステップＳ３５）。ユーザの分類されたタイプがＧ３である場合（ステップＳ３５においてＹＥＳ）は、Ｅｑ．２により月経開始予定日を算出する（ステップＳ３６）。一方、ユーザの分類されたタイプがＧ３ではない場合（ステップＳ３５においてＮＯ）は、Ｅｑ．１により月経開始予定日を算出する（ステップＳ３４）。
【００９０】
タイプの分類は、タイプＧ１およびタイプＧ２は、月経周期日数が安定しているので、月経開始予定日をＥｑ．１により算出することができる。一方、タイプＧ３は、月経周期日数が不安定であるが、高温相日数が安定であることから、Ｅｑ．２によって、月経開始予定日を算出することができる。
【００９１】
なお、タイプＧ４は、月経周期日数と高温相日数がともに不安定であることから、月経開始予定日をＥｑ．１により算出するように設定されているが、精度よく算出することは本質的に難しい。
【００９２】
この例では、サーバ３００の制御部３１０は、併せてＥｑ．１０によってユーザの次回の月経周期における排卵予定日を算出する。
（排卵予定日）＝（月経開始予定日）−（高温相日数）−１・・・Ｅｑ．１０
ここで、右辺の「月経開始予定日」は図１１のステップＳ１６のＥｑ．１により算出される日付である。また、右辺の「高温相日数」は図１３のステップＳ１２で取得された直近３〜５周期の平均の高温相日数である。
【００９３】
第２実施形態では、上述のように、現在の月経周期内で排卵日の検出があった場合は、ユーザの月経周期日数とその月経周期における高温相日数を共に取得し、さらに取得した月経周期数が３未満である場合には、年代カテゴリによる予測方式を選択する。つまり、月経周期日数や高温相日数のデータが十分蓄積されていなくても、年齢に応じた月経開始日を精度よく予測できる。また、月経周期日数のばらつきが大きい年代カテゴリであっても、同様に、月経開始日を精度よく予測できる。
【符号の説明】
【００９４】
１      健康管理装置
１０    入出力部
２０    記憶部
３０    月経開始予測部
１００，１０１  健康管理システム
２００  スマートフォン
３００  サーバ
９００  ネットワーク
【図１】
2016131770.tif 000003
【図２】
2016131770.tif 000004
【図３】
2016131770.tif 000005
【図４】
2016131770.tif 000006
【図５】
2016131770.tif 000007
【図６】
2016131770.tif 000008
【図７】
2016131770.tif 000009
【図８】
2016131770.tif 000010
【図９】
2016131770.tif 000011
【図１０】
2016131770.tif 000012
【図１１】
2016131770.tif 000013
【図１２】
2016131770.tif 000014
【図１３】
2016131770.tif 000015
【図１４】
2016131770.tif 000016
【図１５】
2016131770.tif 000017
【図１６】
2016131770.tif 000018