(57)【要約】【課題】より早期に高い精度で人の心的健康状態を推定可能な健康管理装置を提供すること。【解決手段】人の心的健康状態を推定する情報処理装置２０、１９であって、前記人の行動状況が記録された行動状況情報の記憶装置から前記行動状況情報を読み出し、前記人の心的健康状態の少なくとも良否が記憶された記憶装置から前記心的健康状態の良否を読み出す読出手段２９と、前記行動状況情報を用いて前記人の前記行動状況の特徴を表す特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段２４と、前記心的健康状態の良否を教師信号にして前記特徴ベクトルから前記心的健康状態の良否を推定するための推定手段を生成する推定手段生成手段２３と、を有することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の心的健康状態を推定する情報処理装置であって、
前記人の行動状況が記録された行動状況情報の記憶装置から前記行動状況情報を読み出し、前記人の心的健康状態の少なくとも良否が記憶された記憶装置から前記心的健康状態の良否を読み出す読出手段と、
前記行動状況情報を用いて前記人の前記行動状況の特徴を表す特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段と、
前記心的健康状態の良否を教師信号にして前記特徴ベクトルから前記心的健康状態の良否を推定するための推定手段を生成する推定手段生成手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記特徴ベクトル作成手段が前記人の前記行動状況情報から作成した前記特徴ベクトルを前記推定手段に入力して、前記心的健康状態の推定指標を生成させる指標生成手段と、
前記指標生成手段が前記推定手段に生成させた前記推定指標を出力する出力手段と、を有し、
前記指標生成手段は、同一とみなせる前記推定指標が生成された前記人の数に対して求められた、前記記憶装置に前記心的健康状態が良くないと記憶された前記人の数の割合に基づいて、前記人の前記心的健康状態が良くない確率を出力する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記指標生成手段は、前記推定手段が前記推定指標を生成する際に、前記心的健康状態が良くないと判断される理由となった前記特徴ベクトルの要素を特定し、
前記出力手段は、前記行動状況情報の項目と前記要素との対応に基づいて、前記要素に対応する前記行動状況情報の項目を出力する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特徴ベクトルの要素として、前記人の、平均の出勤時刻、平均の残業時間、平均の休憩時間、出勤時刻の標準偏差、残業時間の標準偏差、休憩時間の標準偏差、欠勤日数、取得された休暇の日数、取得された生理休暇の日数、取得された代休の日数、事前申請がない休暇の日数、及び、遅刻回数のうち少なくとも１つを前記特徴ベクトル作成手段が用いることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特徴ベクトル作成手段は、前記人の前記心的健康状態の判定対象となる期間の前記行動状況情報に加え、前記期間よりも前の期間の前記人の前記行動状況情報を前記特徴ベクトルの要素に含めて前記特徴ベクトルを作成する請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記記憶装置に記憶されている前記心的健康状態の良否は、前記人と専門家の面談記録を元に作成されていることを特徴とする請求項１〜５いずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記推定手段は異なる学習アルゴリズムで機械学習を行った複数の弱識別器を有しており、各弱識別器の出力と各弱識別器ごとに設定された重みの積の合計を、前記指標生成手段は前記推定指標として生成する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記特徴ベクトル作成手段は、前記行動状況情報に加え、
前記人の部署、事業所、職種、年齢、健康診断結果、喫食履歴、前記人の前記心的健康状態を推し量るための質問と該質問に対する回答の組を有するアンケート結果、心拍、脳波、カメラによる撮影画像の画像処理結果、ＰＣ（Personal Computer）の作業記録、及び、メールの送受信履歴の解析結果、の１つ以上を前記特徴ベクトルの要素とすることを特徴とする請求項１〜７いずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
人の心的健康状態を推定する情報処理装置を、
前記人の行動状況が記録された行動状況情報の記憶装置から前記行動状況情報を読み出し、前記人の心的健康状態の少なくとも良否が記憶された記憶装置から前記心的健康状態の良否を読み出す読出手段と、
前記行動状況情報を用いて前記人の前記行動状況の特徴を表す特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段と、
前記心的健康状態の良否を教師信号にして前記特徴ベクトルから前記心的健康状態の良否を推定するための推定手段を生成する推定手段生成手段と、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
情報処理装置によって行われる人の心的健康状態を推定する推定方法であって、
前記人の行動状況が記録された行動状況情報の記憶装置から前記行動状況情報を読み出し、前記人の心的健康状態の少なくとも良否が記憶された記憶装置から前記心的健康状態の良否を読み出す読出ステップと、
前記行動状況情報を用いて前記人の前記行動状況の特徴を表す特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成ステップと、
前記心的健康状態の良否を教師信号にして前記特徴ベクトルから前記心的健康状態の良否を推定するための推定手段を生成する推定手段生成ステップと、
を有することを特徴とする推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、プログラム及び推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
労働災害の防止等の観点から従業員の健康状態を把握して健康管理を行うことが企業や各種団体（以下、企業等と呼ぶ）に求められている。また、メンタルヘルス（心的健康状態）の不調を理由に通常の勤務が困難になる従業員が増加しており、企業等がメンタル面での健康管理を行うことが重要視されるようになった。
【０００３】
このため、企業等では産業医や保健スタッフ（以下、産業医等という。）を職場に配置するなどして、メンタル面に関する従業員の健康管理に努める場合がある。しかし、産業医等が多くの従業員の中からメンタル面に不調がある従業員を特定することは容易でないし、メンタル面に不調がある従業員が積極的に産業医等に相談するとも限らない。また、従業員の数によっては全ての従業員に相談を義務づけることが現実的でないおそれもある。
【０００４】
そこで、情報処理装置を活用して従業員のメンタル面での健康管理を行うことが考えられている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１には、心の病を発症している従業員に特有の勤務パターンを定義した判定ルールデータを準備し、従業員の勤務履歴（例えば、出勤時刻、退勤時刻の履歴など）が判定ルールデータに適合するか否かに応じて、従業員のメンタル面での健康状態を判断するメンタルヘルス管理方法が開示されている。
【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に記載されたメンタルヘルス管理方法では、メンタル面の健康にすでに不調の兆候が現れていることがルールデータに設定されているため、メンタル面を事前に健康管理するには十分でないおそれがあるという問題がある。また、特許文献１に記載されている休日の翌日に休むなどのルールデータは、産業医等が経験的に設定した不調の兆候に過ぎず、このルールデータが適切であるかどうかが不明であるという問題がある。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑み、より早期に高い精度で人の心的健康状態を推定可能な健康管理装置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】
【０００７】
本発明は、人の心的健康状態を推定する情報処理装置であって、前記人の行動状況が記録された行動状況情報の記憶装置から前記行動状況情報を読み出し、前記人の心的健康状態の少なくとも良否が記憶された記憶装置から前記心的健康状態の良否を読み出す読出手段と、前記行動状況情報を用いて前記人の前記行動状況の特徴を表す特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段と、前記心的健康状態の良否を教師信号にして前記特徴ベクトルから前記心的健康状態の良否を推定するための推定手段を生成する推定手段生成手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
より早期に高い精度で人の心的健康状態を推定可能な健康管理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態の健康管理装置によるメンタル状態の判断方法を模式的に説明する図の一例である。
【図２】健康管理装置の外観図の一例である。
【図３】健康管理装置又は健康管理サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図４】健康管理装置の機能ブロック図の一例である。
【図５】学習プロセスにおける健康管理装置の動作手順及びメンタル状態判定モデルを用いた判定プロセスにおける健康管理装置の動作手順を示すフローチャート図の一例である。
【図６】生成された特徴ベクトルを模式的に説明する図の一例である。
【図７】弱識別器の重み付けの決定手順を説明するフローチャート図の一例である。
【図８】メンタル状態判定モデルを模式的に示す図の一例である。
【図９】メンタル状態の判定結果を説明する図の一例である。
【図１０】産業医の面談情報が反映された不調者情報が使用される健康管理装置の機能ブロック図の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
【００１１】
＜本実施形態の健康管理装置の概略＞
図１は本実施形態の健康管理装置による従業員のメンタル状態の判断方法を模式的に説明する図の一例である。
（１）健康管理装置は、教師信号５３を用いて予め機械学習を行うことで強識別器５０を作成する。教師信号５３として過去にメンタル健康度が不調となった従業員の勤務情報がデータベースに記憶されている。この勤務情報（行動状況情報の一例）を特徴ベクトル５１で表すと、勤務情報を説明変数、メンタル健康度（不調：＋２，良：＋１）を目的変数として、メンタル状態を判定するためのモデル（強識別器５０）を生成できる。例えば、適当な弱識別器５４を用意し教師信号５３を用いて各弱識別器５４の重みαを学習する。各弱識別器５４は例えばAdaBoost、線形判別分析、及び、Random Forest（学習対象の特徴ベクトルを一部に限定し複数の決定木を作成する学習アルゴリズム）等の各学習アルゴリズムにより機械学習されたものである。この場合、強識別器５０は重み付きの弱識別器５４が結合したものである。また、強識別器５０は単一の学習アルゴリズムで学習されたものでもよい。
（２）次に、メンタル状態が不調か否かを判定したい従業員の健康状態を表す特徴ベクトル５１を強識別器５０に入力すると、弱識別器５４（それぞれが区別される場合は弱識別器１〜Ｔと称する）がそれぞれメンタル状態を判断するためのスコアを算出する。
（３）強識別器５０は各弱識別器１〜Ｔのスコアの合計からメンタル状態を判定し、判定結果（良又は不調）５２を出力する。
【００１２】
このように、本実施例の健康管理装置は、産業医等の人間の経験に基づいてルールを作成するのではなく、過去にメンタル健康度が不調となった従業員の勤務状態（行動状況の一例）のパターンを機械的に学習する。これにより、メンタル健康度が不調となりやすい勤務状態のパターンが得られる。したがって、企業などがメンタル状態を判断したい時に従業員の勤務状態を健康管理装置に入力すれば、実際に会社を休むなどの不調の兆候を示すよりも早期にメンタル状態に不調がある従業員を推定することができる。また、産業医等の経験にのみ頼るよりも高い精度でメンタル状態に不調がある従業員を推定することができる。
【００１３】
＜用語について＞
メンタル健康度…心的・精神的な面の健康状態であり、本実施形態では心的健康状態と称される。メンタル健康度の不調又は良は心的健康状態の良否を表す。メンタル状態は判定時の心的健康状態の不調又は良を表す。
【００１４】
メンタルの不調…観測装置によりメンタル健康度を数値化する手法が確立されていないため、例えば、複数の心的な症状のチェック項目のうち所定数以上に合致する場合、メンタルの不調であると判断される。なお、血液検査や脳波などでメンタル健康度を観測してもよく、可能な限り客観的に判断されることが好ましい。
【００１５】
従業員…労働を提供して報酬を得る者に限られず、勤務状態に相当する情報が得られる人であればよい。
【００１６】
識別器…勤務状態に相当する情報からメンタル状態を判断する装置である。識別器の作り方（機械学習の仕方）によっては弱識別器と強識別器という用語が出てくる場合、強識別器が識別器である。強識別器や弱識別器がなく単に識別器のみが作成される場合もある。
【００１７】
＜構成例＞
図２（ａ）は、健康管理装置２０の外観図の一例を示す。健康管理装置２０は、従業員の勤務状態を入力として、メンタル状態が健康又は不調の判定結果５２を出力する情報処理装置である。具体的には、例えば、ＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン、タブレット装置、携帯電話機、カーナビゲーション端末、ウェアラブルコンピュータ（ヘッドマウントディスプレイ、腕時計）、カメラ、電子黒板、プロジェクタ、ゲーム機、又は、ＭＦＰ（Multifunction Peripheral/Printer/Product）などが挙げられる。
【００１８】
図２（ｂ）は、健康管理システム１００のシステム構成図の一例を示す。図示するように、健康管理システム１００では、情報処理端末１８及び健康管理サーバ１９がネットワークＮを介して通信可能に接続されている。すなわち、図２（ａ）のように健康管理装置２０が単体でメンタル状態の判定結果５２を出力する以外に、クライアントサーバ型のシステムによりメンタル状態の判定結果５２を出力することができる。
【００１９】
このような形態では、ユーザが情報処理端末１８を操作して従業員の識別情報又は従業員の勤務状態を健康管理サーバ１９に送信する。健康管理サーバ１９は識別情報で特定される従業員の勤務状態をデータベースなどから読み出し、メンタル状態を判定し判定結果５２を情報処理端末１８に送信する。
【００２０】
図２（ａ）（ｂ）いずれの形態でも健康管理装置２０又は健康管理サーバ１９は予め従業員の勤務状態を学習することで強識別器５０を有している。本実施形態ではいずれの態様で運用されてもよいが、以下では、主に健康管理装置２０がメンタル状態を判定する態様を説明する。
【００２１】
＜ハードウェア構成図＞
図３は、健康管理装置２０又は健康管理サーバ１９のハードウェア構成の一例を示す図である。本実施形態の健康管理装置２０は情報処理装置としての構成を有する。健康管理装置２０はそれぞれバスＢで相互に接続されている入力装置２０１、出力装置２０２、ドライブ装置２０３、補助記憶装置２０４、メモリ装置２０５、演算処理装置２０６、及び、通信インタフェース装置２０７を有する。
【００２２】
入力装置２０１は、例えばマウスやキーボードであり、各種の情報を入力するために用いられる。出力装置２０２は、例えばディスプレイ等であり、各種信号の表示（出力）に用いられる。ドライブ装置２０３は、各種の記録媒体２０８に対しデータの書き込み及びデータの読み出しを行う。記録媒体２０８は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。
【００２３】
補助記憶装置２０４は、ハードディスクドライブやフラッシュメモリなどの不揮発性の記憶装置である。補助記憶装置２０４には健康管理プログラム、オペレーティングシステム、ファイル、及び、データ等が格納されている。
【００２４】
メモリ装置２０５は、ＤＲＡＭなどの主記憶装置であり、補助記憶装置２０４から健康管理プログラムが読み出されて格納される。
【００２５】
演算処理装置２０６は例えばＣＰＵなどであり、メモリ装置２０５に格納された健康管理プログラム等に従って、健康管理装置２０の全体を制御する。また、後述するように各種の機能又は手段を実現する。
【００２６】
通信インタフェース装置２０７は、モデム，ＬＡＮカード等であり、ネットワークＮに接続する為の処理を行う。
【００２７】
上記の健康管理プログラムは、例えば実行可能形式や配布形式で記録媒体２０８に記憶された状態で配布される。また、プログラムの配布用のサーバ装置からネットワークを介してダウンロードされる形態で配布されてもよい。
【００２８】
なお、健康管理システム１００に用いられる健康管理サーバ１９及び情報処理端末１８も一般の情報処理装置として構成され、そのハードウェア構成は、健康管理装置２０と同様であるものとする。また、相違があるにしても、本実施形態を説明する上で支障がないものとする。
【００２９】
＜健康管理装置の機能について＞
図４を用いて、健康管理装置２０の機能構成について説明する。図４は、健康管理装置２０の機能ブロック図の一例である。
【００３０】
健康管理装置２０は、出力部２１、メンタル状態判定部２２、メンタル状態判定モデル生成部２３、特徴ベクトル生成部２４、及び、記憶・読出部２９を有している。健康管理装置２０が有する各部は、図３に示されている各構成要素のいずれかが、補助記憶装置２０４からメモリ装置２０５に展開された健康管理プログラム２１００に従った演算処理装置２０６からの命令によって動作することで実現される機能、又は機能される手段である。
【００３１】
また、健康管理装置２０は、図３に示されている補助記憶装置２０４、メモリ装置２０５及びドライブ装置２０３のいずれか１つ以上によって構築される記憶部２０００を有している。記憶部２０００には、健康管理プログラム２１００及び各種の保持部が記憶されている。まず、記憶部２０００に構築された各種の保持部について説明する。
【００３２】
【表１】
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記憶部２０００には、表１に示されているような社員情報テーブル１，２によって構成されている社員情報保持部２００１が構築されている。社員情報テーブル１，２に記載された情報を勤務情報という。表１（ａ）の社員情報テーブル１には、社員ＩＤに対応づけて、毎日の出勤時刻、退勤時刻、残業時間、休憩時間、遅刻、及び、早退が登録されている。社員ＩＤは社員を一意に識別するための識別情報である。出勤時刻は出勤した時刻であり、退勤時刻は退社した時刻である。休憩時間は出勤から退社までの間の休憩時間である。遅刻は、遅刻したか否か及び遅刻した場合に遅刻時間（勤務時間内に勤務しなかった時間）が登録される。早退は、早退したか否か及び早退した場合の早退時間（勤務時間内に勤務しなかった時間）が登録される。
【００３３】
また、表１（ｂ）の社員情報テーブル２には、社員ＩＤに対応づけて、毎月の欠勤日数、休暇日数、事前申請がない休暇、休日出勤数、遅刻回数、及び、早退回数が登録されている。欠勤日数は当該月の勤務日のうち出勤しなかった日数である。休暇日数は、欠勤日数のうち事前に申請された休暇の日数であり、事前申請がない休暇は欠勤日数のうち事前に申請がない休暇の日数である。休日出勤数は勤務日でない日に出勤した日数である。遅刻回数は当該月の遅刻回数であり、早退回数は当該月の早退回数である。勤務時間が登録されていてもよいが、勤務時間はこれらから算出可能である。
【００３４】
なお、休暇には各種の種類があるため、例えば、１日休暇、午前休暇、午後休暇、忌引休暇、生理休暇、代休、振替休日(振替出勤)、時間休暇などに分類して記録することが好適である。また、事前申請がない休暇を申請が全くない休暇（つまり休暇を取った後にも申請がない）と区別して記録してもよい。
【００３５】
また、勤務情報としては以上のような勤怠情報が含まれていることが必須であるが、この他にも従業員の属性情報（部署、事業所、職種、年齢など）、健康診断結果（体重、身長、体脂肪率、血圧、血糖値、血液検査で得られる総蛋白やＬＤＨ等の数値など）、喫食履歴（社員食堂などで喫食したメニューに含まれるカロリー、栄養素など）、アンケート結果、センサ等から得られる生理情報などが含まれていても良い。
【００３６】
アンケート結果は、例えば、従業員の状態を推し量るための質問とその回答の組である。一例として、
「Ｑ．睡眠時間はどれぐらいか？」に対する「Ａ. 6時間」、
「Ｑ. 憂鬱に感じるか？」に対する「Ａ. ときどき」
などが相当する。
【００３７】
また、センサ等から得られるデータは、心拍、脳波、カメラによる撮影画像の画像処理結果（顔色、眼の開度などが画像処理により抽出される）、ＰＣの作業記録、メールの送受信履歴の解析結果（業務に関連する関係者からの受信メール、上司からの受信メール、及び、これらに返答した送信メールが何件あるか）などである。
【００３８】
【表２】
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記憶部２０００には、表２に示されているようなメンタル健康度テーブルによって構成されているメンタル健康度情報保持部２００２が構築されている。メンタル健康度テーブルには、社員ＩＤに対応づけて、月ごとの過去のメンタル健康度が登録されている。メンタル健康度は良又は不調のどちらかである。後述するように、良は例えば＋１に、不調は＋２に変換される。メンタル健康度は用いられる機械学習が扱いやすい数値に変換されればよく表２と変換後の数値は一例に過ぎない。
【００３９】
また、表２ではメンタル健康度が２段階に表示されているが、３段階以上に区分して登録されていてもよい。
【００４０】
また、メンタル健康度テーブルには全従業員のメンタル健康度が含まれていなくてもよい。この場合、メンタル健康度が登録されていない従業員のメンタル健康度は＋１（良）と見なされる。
【００４１】
メンタル状態判定モデル保持部２００３には、後述するように、生成されたメンタル状態判定モデルが記憶される。また、判定結果保持部２００４には、従業員のメンタル状態が良か不調かの判定結果５２が記憶される。
【００４２】
続いて、健康管理装置２０の各機能について説明する。健康管理装置２０の特徴ベクトル生成部２４は、図３に示されている演算処理装置２０６からの命令等によって実現され、各々の従業員の勤務情報から特徴ベクトル５１を生成する。
【００４３】
メンタル状態判定モデル生成部２３は、図３に示されている演算処理装置２０６からの命令等によって実現され、特徴ベクトル５１及びメンタル健康度テーブルを用いてメンタル状態判定モデルを生成する。メンタル状態判定モデルはメンタル状態判定モデル保持部２００３に記憶される。メンタル状態判定モデルを生成することは機械学習において弱識別器５４の重みを決定したり、強識別器５０を作成したりすることに相当する。
【００４４】
メンタル状態判定部２２は、図３に示されている演算処理装置２０６からの命令等によって実現され、従業員の勤務状態を表す勤務情報の特徴ベクトル５１をメンタル状態判定モデルに適用し、メンタル状態が良か不調かを判定する。この判定結果５２は判定結果保持部２００４に記憶される。
【００４５】
出力部２１は、図３に示されている演算処理装置２０６からの命令及び出力装置２０２等によって実現され、メンタル状態判定部２２による判定結果５２を出力する。
【００４６】
記憶・読出部２９は図３に示されている演算処理装置２０６からの命令及び補助記憶装置２０４等によって実現され、記憶部２０００に各種データを記憶したり、記憶部２０００に記憶された各種データを読み出したりする処理を行う。
【００４７】
＜動作処理の全体＞
図５（ａ）は、学習プロセスにおける健康管理装置２０の動作手順を示すフローチャート図の一例である。図５（ｂ）は、メンタル状態判定モデルを用いた判定プロセスにおける健康管理装置２０の動作手順を示すフローチャート図の一例である。本実施形態においては、この学習プロセスにより過去の勤務情報に対して機械学習を適用することで適切な判断基準を自動的に生成することが特徴の１つとなっている。図５（ａ）の各ステップＬ１〜Ｌ６について順番に説明する。図５（ｂ）の各ステップＤ１〜Ｄ６については後述する。
【００４８】
<<Ｌ１  勤務情報の取得  Ｌ２  特徴ベクトル５１の生成>>
まず、記憶・読出部２９は社員情報保持部２００１から勤務情報を読み出す（ステップＬ１）。ステップＤ１の場合も同じだが、ステップＤ１ではメンタル状態の判定対象とされる従業員の勤務情報のみを読み出せばよい。全従業員を判定対象とすることもできる。
【００４９】
そして、以下のような処理により特徴ベクトル生成部２４が特徴ベクトル５１を生成する。特徴ベクトル生成部２４は、ある一定期間（例えば１ヶ月）の勤務情報を用いて、各社員ＩＤの勤務情報から複数種類の特徴量を抽出又は算出する。これらの特徴量を要素とするベクトルが特徴ベクトル５１である。ベクトルに用いられる勤務情報の種類が次元数となる。
【００５０】
特徴量の具体例としては、出勤時刻、退勤時刻、残業時間、及び、休憩時間の一定期間の平均や標準偏差、最大値、最小値が挙げられる。また、取得された欠勤日数、休暇日数、事前申請がない休暇日数、休日出勤数、遅刻回数、及び、早退回数などが挙げられる。
【００５１】
また、メンタル健康度には過去の勤務状態の蓄積が影響すると考えられるため、健康管理装置２０のユーザがメンタル状態を判定したい期間に加えてそれよりも過去の期間の特徴量を合わせて使用することも好適である。例えば20XX年6月のメンタル状態を判断する場合、20XX年６月の勤務情報、20XX年５月の勤務情報、及び、20XX年４月の勤務情報、を用いた特徴ベクトル５１を作成する。これにより、20XX年6月のメンタル状態をより精度よく判断できるメンタル状態判定モデルを作成できることが期待される。
【００５２】
図６は生成された特徴ベクトル５１を模式的に説明する図の一例である。図６では、各社員ＩＤごとに任意の年月の特徴量が１〜Ｎまで示されている。特徴量１は例えば当該年月の１日の平均の勤務時間であり、特徴量Ｎは例えば当該年月の累計の休日出勤数である。なお、特徴量１〜Ｎは特徴ベクトル５１の長さが１となるように正規化されてよい。
【００５３】
<<Ｌ３  メンタル健康度情報の付加>>
次に、メンタル状態判定モデル生成部２３は生成された特徴ベクトル５１を特徴ベクトル生成部２４から取得する。そして、各特徴ベクトル５１に該当する従業員のメンタル健康度をメンタル健康度情報保持部２００２から取得する。取得するメンタル健康度は、教師信号となる特徴ベクトル５１と同じ月（特徴ベクトル５１が複数月分ある場合は最後の月）のメンタル健康度である。特徴ベクトル５１とメンタル健康度は社員ＩＤに対応づけられているので、両者を社員ＩＤで紐付ける。
【００５４】
取得する際、メンタル状態判定モデル生成部２３は、メンタル健康度の良を＋１、不調を＋２に変換する。これは、メンタル健康度を健康管理装置２０が扱いやすくするため（特徴ベクトル５１とメンタル健康度の関係を学習するため）である。
【００５５】
<<Ｌ４  各弱識別器の学習、Ｌ５  重み付けの決定>>
本実施形態では、単一の学習アルゴリズムで弱識別器５４の重み付けを学習する場合と、異なる学習アルゴリズムの弱識別器５４を組み合わせそれぞれの弱識別器５４の重み付けを学習する場合がある。まず、単一の学習アルゴリズムで学習する場合の重みの学習方法を説明する。
【００５６】
（単一の学習アルゴリズムで学習する場合）
以下では、一例としてAdaBoostと呼ばれるBoostingによって強識別器５０を作成する方法において、強識別器５０に含まれる弱識別器５４の生成方法を説明する。弱識別器５４は、勤務情報から生成された特徴ベクトル５１に対し＋２（不調）又は＋１（良）を出力する関数である。ここで、＋２（不調）は特徴ベクトル５１からメンタル状態が不調であると判定された場合に出力され、＋１（良）は特徴ベクトル５１からメンタル状態が良であると判定された場合に出力される。特徴ベクトル５１にはメンタル健康度（＋２、＋１）が付加されているため、弱識別器５４の出力が妥当か否かを判断できる。
【００５７】
弱識別器５４は、ある程度、妥当性がある結果を出力するものであればよい（例えば、用意された特徴ベクトル５１の数の半数程度でメンタル健康度と出力が一致すればよい）。したがって、健康管理装置２０の作成者などにより作成方法が指示されていれば、健康管理装置２０が自動的に作成できる。例えば、メンタル健康度が不調になるのは、１日の平均の勤務時間が長い、残業時間が長い、事前申請がない休暇が多い、及び、休日出勤が多い、などを満たす従業員であると推定できる。これらは特徴量１〜Ｎに置き換えられているので、特徴量１＞a，特徴量２＞ｂ，…、特徴量Ｎ＞ｎ、のいくつかを満たす場合に＋２（不調）を出力するような関数を生成すればよい（a〜ｎは閾値となる数値）。この条件を満たさない場合＋１（良）を出力する。このａ〜ｎの数値が取り得る範囲は予め健康管理装置２０の作成者などにより指定されている。メンタル状態判定モデル生成部２３は、a〜ｎの数値や大小の判断を変更して、複数の（本実施形態ではＭ個とする）弱識別器を生成する。
【００５８】
また、弱識別器５４は「特徴量１−ａ＋特徴量２−ｂ＋…＋特徴量Ｎ−ｎ＞閾値」のような式でメンタル状態を判断するものでもよい。また、弱識別器５４は「ａ×特徴量１＋ｂ×特徴量２＋…＋ｎ×特徴量Ｎ＞閾値」のような式でメンタル状態を判断するものでもよい。また、弱識別器の全て又は一部を作成者などが予め作成しておいてもよい。このような式をスコア算出式と称することにする。
【００５９】
ところで、弱識別器５４が＋２又は＋１を出力する過程で、＋２又は＋１を判断するための数値が得られている。例えば、特徴量１＞a，特徴量２＞ｂ，…、特徴量Ｎ＞ｎ、の判断が１つの弱識別器５４に入っている場合、以下のような数値が得られる。特徴量１＞aであれば１、そうでなければ０を保持しておくことを特徴量Ｎに基づく判断まで行えば、特徴量の数だけ１又は０が得られる。よって、例えば特徴量の数だけ加算した１と０の合計値が得られる。この場合、弱識別器５４は合計値を閾値（例えば特徴量の数Ｎの半分）と比較して最終的に＋２（不調）又は＋１（良）を出力する。
【００６０】
また、弱識別器５４が「特徴量１−ａ＋特徴量２−ｂ＋…＋特徴量Ｎ−ｎ＞閾値」の場合に、＋２（不調）を出力する場合、識別の過程で左辺の値が得られることになる。また、弱識別器が「ａ×特徴量１＋ｂ×特徴量２＋…＋ｎ×特徴量Ｎ＞閾値」の場合に、＋２（不調）を出力する場合も、左辺の値が得られることになる。
【００６１】
このような弱識別器５４が＋２又は＋１を出力する過程で得られる数値は、従業員の不調の程度を表す指標となりうる。１つの弱識別器５４だけの数値では信頼性に乏しいが、各弱識別器５４の数値の合計は（学習が済んで重み付けが決定された後）従業員の不調の程度を表す指標と考えてよい。本実施形態では各弱識別器５４が算出する数値をスコア、強識別器５０が算出する数値（各スコアの合計）をメンタルスコア（推定指標の一例）と称する。したがって、健康管理装置２０は単に不調又は良を判断するだけでなく、不調の程度を推定することができる。
【００６２】
続いて、図７を用いて、弱識別器５４を用いた学習、すなわち各弱識別器５４の重み付けの決定方法について説明する。図７は、弱識別器５４の重み付けの決定手順を説明するフローチャート図の一例である。
【００６３】
まず、メンタル状態判定モデル生成部２３は、ステップＬ２で作成した各特徴ベクトル５１の重みＤを初期化する（Ｓ１０）。特徴ベクトル５１の数をｍ個とすると、「重みＤ＝１／ｍ」と表すことができる。すなわち、学習の当初、各特徴ベクトル５１の重みは均等であり、それらの合計が１になる。学習のための特徴ベクトル５１に重みを付与するのは、弱識別器５４の評価の際に、弱識別器５４が正しく判別できなかった特徴ベクトル５１に大きな重みを与えるためである。
【００６４】
次に、学習をＴ回繰り返す（Ｓ２０）。Ｔ回は、十分に学習できたと推定される回数であり数百回程度で十分とされている。あるいは、強識別器５０が正しい判定結果５２を出力する比率が所定値以上になった場合に打ち切ってもよい。
【００６５】
次に、メンタル状態判定モデル生成部２３はＭ個の全ての弱識別器５４に、ｍ個の特徴ベクトル５１を入力する（３０）。これにより、１つの弱識別器５４ごとにｍ個の＋２又は＋１が得られる。
【００６６】
メンタル状態判定モデル生成部２３は、各弱識別器５４のエラー率ｅを算出する（Ｓ４０）。上記のように、各特徴ベクトル５１にはメンタル健康度（＋２、＋１）が付加されているため、弱識別器５４の出力が＋２かつメンタル健康度が＋２、又は、弱識別器５４の出力が＋１かつメンタル健康度が＋１の場合、弱識別器５４の出力は正しい。一方、これ以外の場合、弱識別器５４の出力は間違っている（エラーを出力した）ことになる。メンタル状態判定モデル生成部２３は特徴ベクトル５１の数ｍに対しエラーが出力されたエラー率ｅを弱識別器５４ごとに算出する。
【００６７】
次に、メンタル状態判定モデル生成部２３はエラー率ｅが最小となる弱識別器５４を選択する（Ｓ５０）。
【００６８】
次に、メンタル状態判定モデル生成部２３はステップＳ４０で選択した弱識別器５４の重みαを算出する（Ｓ６０）。重みαは例えば以下のように算出される。
【００６９】
【数１】
2016200955.tif 000005
これで重み付きの弱識別器５４が１つ選択されたことになる。重みαの決定については式（１）に限られず、他の手法で決定してもよい。
【００７０】
次に、特徴ベクトル５１のそれぞれの重みＤを更新する（Ｓ７０）。重みＤの更新式は式（２）のように表すことができる。重みＤを更新するのは、これまでに選択した弱識別器５４では正しく分類できなかった特徴ベクトル５１を正しく分類する弱識別器５４を選択しやすくするためである。
【００７１】
【数２】
2016200955.tif 000006
Ｄt+1(i)…ｉ番目の特徴ベクトル５１の更新後の重み。ｔは学習回数。
Ｄt(i)…ｉ番目の特徴ベクトル５１の更新前の重み。
αt…選択された弱識別器の式（１）で計算された重み。
ｙi…ｉ番目の特徴ベクトル５１に付加されたメンタル健康度。
ｈt（ｘi）…選択された弱識別器５４に対しｉ番目の特徴ベクトル５１が適用された場合の弱識別器５４の出力。
分母…各特徴ベクトル５１の重みの合計を表しており、各特徴ベクトル５１の重みの合計を１にするための正規化係数。
【００７２】
この式（２）では、選択された弱識別器５４の出力と特徴ベクトル５１に付加されたメンタル健康度が一致すると、「−αtｙiｈt(xi)」が負値になる。よって、ｅｘｐが１未満になり重みＤが小さくなることを意味する。選択された弱識別器５４の出力と特徴ベクトル５１に付加されたメンタル健康度が一致しないと、「−αtｙiｈt(xi)」が正値になる。よって、ｅｘｐが１より大になり重みＤが大きくなることを意味する。
【００７３】
以降は、ステップＳ２０からの繰り返しになる。例えばＴ回繰り返すことで、Ｔ個の弱識別器の重みαが決定され、Ｔ個の弱識別器５４を合成して強識別器５０が得られる。強識別器５０は以下のように表すことができる。
【００７４】
【数３】
2016200955.tif 000007
式（３）の出力が、任意の従業員のメンタル状態の判定結果５２を表す。すなわち、値が大きいほど不調の可能性が高い。また、各弱識別器５４が＋２、＋１を判定する際の数値（スコア）を取り出し合計すればメンタルスコアが得られる。メンタルスコアが大きいほど不調の度合いが高いことを意味する。
【００７５】
（異なる学習アルゴリズムの弱識別器５４の組み合わせの場合）
特徴ベクトル生成部２４は、少なくとも複数の学習アルゴリズムで複数の弱識別器５４を作成する。図７で説明したように、それぞれの機械学習の方法に適した方法で弱識別器５４を作成すればよい。これにより上記のAdaBoostに加え、例えば線形判別分析、及び、Random Forestの弱識別器５４が得られる。なお、組み合わされる機械学習の学習アルゴリズムはこれらに限られない。
【００７６】
異なる学習アルゴリズムの弱識別器５４が組み合わせられる場合、各弱識別器５４の重みαは以下の３つの方法又はその他の方法で決定される。以下、３つの方法による重みαの決定方法について説明する。
【００７７】
１．(i) 各弱識別器５４がスコアを算出する。
(ii) 各弱識別器５４ごとにスコアの例えば上位１００人（あるいは上位○○％）を決定する。
(iii) 上位１００人のうちメンタル健康度が＋２（不調）の割合を弱識別器５４ごとに算出する。
(iv) 「１００×各弱識別器の割合／全ての弱識別器の割合の合計」を各弱識別器５４の重みに決定する。
【００７８】
２.(i) 各弱識別器５４がスコアを算出する。
(ii) メンタル健康度が＋２（不調）の従業員の割合が○○％（例えば、５０％）となるスコアの閾値を設定する。つまり、スコアの上位から従業員Ａ人のうちＡ／２人のメンタル健康度が＋２（不調）となるように閾値を決定する。
(iii) 決定した閾値で各弱識別器５４が再度、特徴ベクトル５１に対し＋２（不調）又は良（＋１）を判断する。
(iv) 全ての各弱識別器５４の再現率を算出する。再現率は、メンタル健康度が＋２（不調）の従業員の数に対し、弱識別器５４が＋２（不調）を出力した従業員（特徴ベクトル）の割合である。
(v) 「１００×各弱識別器の再現率／全ての弱識別器の再現率の合計」を各弱識別器５４の重みαに決定する。
【００７９】
３．(i)   各弱識別器５４の重みαを任意に決定する。
(ii) 重みα、及び、メンタル状態を出力するための閾値をパラメータとして、強識別器５０のＦ値を定義する。Ｆ値は再現率と適合率の調和平均であり、次式で定義される、
Ｆ値＝２／(１／適合率 + １／再現率)
適合率は、弱識別器５４が＋２（不調）であると判定した従業員の数のうち、メンタル健康度が＋２（不調）の従業員の数である。したがって、重みα、及び、メンタル状態を判定するための閾値をいくつか変えてＦ値を求めることができる。
(iii) Ｆ値が最大となるように、各種最適化アルゴリズム（最急降下法、ニュートン法など）を用いてパラメータ（α、閾値）を決定する。
【００８０】
<<Ｌ６  メンタル状態判定モデルの保存>>
メンタル状態判定モデル生成部２３は式（３）のように示されるメンタル状態判定モデルをメンタル状態判定モデル保持部２００３に記憶させる。以上で図５（ａ）の学習プロセスが終了する。
【００８１】
なお、上記では一例として、AdaBoostと呼ばれる機械学習を用いてメンタル状態判定モデルを生成したが、使用する機械学習としては、線形判別分析、決定木、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰、ヒドゥンマルコフモデル、パーセプトロン、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、又は、ベイジアンネットワークなどどのようなものでもよい。また、複数の機械学習を組み合わせてもよい。
【００８２】
図８は、メンタル状態判定モデルを模式的に示す図の一例である。これまで説明したように、メンタル状態判定モデルは１つ以上の弱識別器５４を有している。それぞれの弱識別器５４は異なる解析方法又は異なる判断ルールでメンタル状態を識別するため、同じ特徴ベクトル５１に対しそれぞれ異なったスコアを算出する。また、弱識別器５４が異なる学習アルゴリズムで機械学習する場合、解析方法又は判断ルールだけでなく学習に適切な特徴ベクトルも異なる。例えば、線形判別分析では20XX年６月の勤務情報（20XX年6月のメンタル状態を判断する場合）を用いる。これに対し、Random Forestでは20XX年４月〜６月の勤務情報を用いることが好ましい場合がある。学習に用いられた特徴ベクトルが異なれば、それぞれの弱識別器５４は異なるスコアを算出する。したがって、異なる学習アルゴリズムで機械学習した弱識別器５４が出力するスコアを合計することで、多面的な判断により求められたメンタルスコアを出力できる。なお、各弱識別器５４のスコアを合計することなく個別に出力してもよい。
【００８３】
強識別器５０は各弱識別器５４の出力（スコア）を加算して、メンタルスコアを算出する。図では４つの弱識別器５４のスコア（３．０、１．８、０．８、２．４）により以下のように算出される。
メンタルスコア＝３．０＋１．８＋０．８＋２．４＝８．０
メンタルスコアの値が大きいと不調の度合いが高いと判断できる。したがって、メンタル状態の判定対象となる従業員の特徴ベクトル５１を強識別器５０に入力すれば、メンタルスコアに基づいてメンタル状態を判断できる。
【００８４】
なお、複数の学習アルゴリズムの弱識別器５４が組み合わされている場合、各弱識別器５４のスコアは例えば以下のように計算できる。
【００８５】
例えば線形判別分析が弱識別器５４の学習アルゴリズムとして用いられた場合、次のスコア算出式によりスコアを算出できる。例えば、Ｎ次元の空間に打点されたＮ次元の特徴ベクトルを、不調と良の２群に分ける平面が下記であるとする。
ａ１×ｋ１＋ａ２×ｋ２＋…＋ａｎ×ｋｎ＝０  …（４）
よって、この左辺の値の正負（正の場合に不調、負の場合に良）によりどちらの群に属するかを判別することができる。換言すると左辺の値が大きいほど不調の度合いが強いことを意味するため、この値をスコアとして扱うことができる。
【００８６】
また、ニューラルネットワークが学習アルゴリズムとして用いられた場合、以下のようになる。ニューラルネットワークでは１つ以上の中間層と１つの出力層にニューロセルを用いて、ニューロセルへの入力値ｘ１〜ｘｎに重み付けｗ１〜ｗｎを乗じて、閾値ｖを引いた値を出力ｕとする。
ｕ＝Σｘｉｗｉ−ｖ  …（５）
このｕの値をシグモイド関数などの関数に入力してニューロセルの出力ｚを得る。全ての中間層の出力ｚが出力層に入力されれば、出力層が出力するｚをスコアとすることができる。
【００８７】
また、Random Forestがアルゴリズムとして用いられた場合、各決定木による判別結果（＋１、＋２）を例えば合計することでスコアを算出できる。
【００８８】
したがって、メンタルスコアは、これら各弱識別器５４のスコアを合計することで求められる。
【００８９】
＜判定プロセス＞
続いて、図５（ｂ）の判定プロセスについて説明する。
【００９０】
<<Ｄ１  勤務情報の取得  Ｄ２  特徴ベクトル５１の生成>>
ステップＤ１、Ｄ２についてはステップＬ１、Ｌ２と同様である。ただし、ステップＬ１ではメンタル状態が判定される従業員の勤務情報が読み出される。
【００９１】
<<Ｄ３  モデルの読み込み>>
メンタル状態判定部２２は、メンタル状態判定モデル保持部２００３からメンタル状態判定モデルを読み出す。
【００９２】
<<Ｄ４  モデルへの特徴ベクトル５１の入力、Ｄ５  メンタルスコアの算出>>
メンタル状態判定部２２は、メンタル状態判定モデルにステップＤ２で生成した特徴ベクトル５１を入力する。これにより、上述したメンタルスコアが算出される。メンタル状態の判定結果５２は判定結果保持部２００４に記憶される。
【００９３】
<<Ｄ６  結果の出力>>
出力部２１は、判定結果保持部２００４からメンタル状態の判定結果５２を読み出し出力装置２０２などに出力する。
【００９４】
図９（ａ）は、メンタル状態の判定結果５２を説明する図の一例である。図９の判定結果５２には、社員ＩＤ、メンタルスコア及びメンタルスコアに寄与している判定理由が含まれる。メンタルスコアは、上記の算出方法でも説明されたように、対象とされた従業員の不調の度合い（数値が高いほど不調の度合いが高い）を表している。例えば、図９（ａ）では四人の従業員のメンタルスコアが表示されており、Ｋ９８７６５＞Ｋ０１２３４＞Ｋ７７７７７＞Ｋ９９９９９の順に、不調の度合いが高いことがわかる。
【００９５】
これにより、産業医や産業医の保健スタッフ（専門家の一例である。）はメンタルスコアが高い従業員から優先して面談を実施することができる。あるいは、メンタルスコアが閾値以上であれば面談を実施する、といったルールを用いて面談対象の従業員を決定してもよい。また、メンタルスコアが閾値以上の者に対して、不調と出力してもよい。
【００９６】
次に、判定理由について説明する。判定理由にはメンタルスコアに最も大きく寄与している勤務情報の項目が記載される。メンタル状態判定モデルが例えばAda Boostにより学習された複数の弱識別器５４を有する場合、最も重みαが大きい弱識別器５４における判定理由が採用される。例えば、最も重みαが大きい弱識別器５４が特徴量１〜Ｎと閾値ａ〜ｎをそれぞれ比較してメンタル状態を判定する場合、特徴量と閾値ａ〜ｎの差が最も大きい特徴量を判定理由とする。弱識別器５４のスコア算出式が係数ａ〜ｎと特徴ベクトル５１の線形結合でスコアを算出する場合、係数が最も大きい特徴量又は係数と特徴量の積が最も大きい特徴量を判定理由とする。重みαが大きい順に複数の弱識別器５４を特定したり、係数の上位から複数の特徴量を特定したりしてもよい。
【００９７】
メンタル状態判定モデルが異なる学習アルゴリズムで学習された複数の弱識別器５４を有する場合も、まず最も重みαが大きい弱識別器５４が選択される。そして、この弱識別器５４のスコア算出式の算出結果に応じて特徴量を決定する。例えば、スコア算出式が線形結合でスコアを算出する場合、係数が最も大きい特徴量又は係数と特徴量の積が最も大きい特徴量を判定理由とする。あるいは、線形判別分析や決定木を学習アルゴリズムとする弱識別器５４では次述するようにして特徴量を決定する。
【００９８】
線形判別分析が学習アルゴリズムとして用いられた場合、学習により得られた式（４）の係数（重み）である「ａ１〜ａｎ」と各特徴量の積、「ａ１×ｋ１、ａ２×ｋ２、…、ａｎ×ｋｎ」のうち値が最も大きい（もしくはある閾値以上の値の）項を特定する。この項に対応する勤務情報の項目を判定理由とする。
【００９９】
また、決定木（不調をもたらす勤務情報の項目を木構造で辿ることで不調になる勤務情報の項目を抽出する学習アルゴリズム）が用いられた場合、不調に辿り着くことになった項目を列挙する。例えば、特徴量１＞ａかつ特徴量２＞ｂの場合、又は、特徴量１＞ａかつ特徴量３＞ｃの場合、に不調であるという決定木が得られているものとする。この決定木に対し、判定対象の従業員の特徴ベクトルが特徴量１＞aかつ特徴量３＞ｃを満たす場合、特徴量１、特徴量３が判定理由である。
【０１００】
（不調確率）
また、図９（ｂ）に示すように、判定結果５２としてメンタルスコアの代わりに不調確率を出力してもよい。不調確率の求め方は例えば以下のようになる。
(i) まず、全従業員のメンタルスコアを同一と見なしてよいいくつかのグループ（例えば５〜２０グループ）に分ける。
(ii) 次に、各グループにメンタル健康度が＋２（不調)の従業員（実際に不調が生じている従業員）が何人いるかを数える。
(iii) 各グループの人数に対するメンタル健康度が＋２（不調)の従業員の比率を求める。(iv) メンタル状態判定部２２が算出したメンタルスコアが属するグループを決定した場合、該グループの(iii)で求められた比率が不調確率である。
【０１０１】
例えば、メンタルスコアが２０（または、２０に近いため２０のグループにグループ分けされる）の従業員が１０人いた場合で、そのうちメンタル健康度が＋２の従業員が８人した場合、メンタル状態判定部２２が２０又は２０に近いメンタルスコアを算出した従業員の不調確率は８０％となる。
【０１０２】
このような不調確率によれば、不調となるおよその確率が分かるため、健康管理装置２０が出力する数値の意味を健康管理装置２０のユーザが把握しやすくなる。
【０１０３】
以上説明したように、本実施形態の健康管理装置２０は、産業医などの人間の経験に基づいてルールを作成するのではなく、過去にメンタルが不調となった者の勤務状態のパターンを機械的に学習する。したがって、実際に会社を休むなどの不調の兆候を実際に示すより早期に、より高い精度でメンタルに不調がある従業員を推定することができる。
【０１０４】
＜その他の適用例＞
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【０１０５】
例えば、メンタル健康度情報保持部２００２に代えて、産業医の面談情報が反映された不調者情報を利用してもよい。
【０１０６】
図１０は、産業医の面談情報が反映された不調者情報が使用される健康管理装置２０の機能ブロック図の一例である。健康管理装置２０の記憶部２０００には、産業医面談情報保持部２００５及び不調者情報保持部２００６が構築されている。例えば、記憶・読出部２９は産業医面談情報を元に不調者情報を生成し、不調者情報保持部２００６に記録する。したがって、不調者情報保持部２００６にはメンタル健康度情報保持部２００２と同様の情報が記憶されている。
【０１０７】
産業医は各従業員との面談時にメンタル不調度を判定し、心療内科の立場から判断した結果を面談記録の一部として産業医面談情報保持部２００５に保持しておく。このような態様であれば、従業員のメンタル状態をより正確に判断できる。
【０１０８】
また、以上の実施例で示した図４，１０などの構成例は、健康管理装置２０の処理の理解を容易にするために、主な機能に応じて分割したものである。例えば、複数の健康管理装置２０が存在し、複数の健康管理装置２０が協働して本実施形態の処理を行ってもよい。健康管理サーバ１９についても同様である。
【０１０９】
また、健康管理装置２０の記憶部２０００は健康管理装置２０が有していなくてもよく、記憶部２０００の各保持部は健康管理装置２０がデータを読み書き可能な場所にあればよい。
【０１１０】
また、図６では健康管理装置２０の機能をいくつかの処理単位に分割して説明した。しかし、各処理単位の分割の仕方や名称によって本願発明が制限されることはない。健康管理装置２０の処理は、処理内容に応じてさらに多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。
【符号の説明】
【０１１１】
１８    情報処理端末
１９    健康管理サーバ
２０    健康管理装置
２１    出力部
２２    メンタル状態判定部
２３    メンタル状態判定モデル生成部
２４    特徴ベクトル生成部
５０    強識別器
５４    弱識別器
１００  健康管理システム
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１１２】
【特許文献１】特許第４９１３６４７号公報
【図１】
2016200955.tif 000008
【図２】
2016200955.tif 000009
【図３】
2016200955.tif 000010
【図４】
2016200955.tif 000011
【図５】
2016200955.tif 000012
【図６】
2016200955.tif 000013
【図７】
2016200955.tif 000014
【図８】
2016200955.tif 000015
【図９】
2016200955.tif 000016
【図１０】
2016200955.tif 000017