(57)【要約】【課題】バイオリズムを考慮することで対象者の近い将来の体調を高精度で予測することを課題とする。【解決手段】対象者について、少なくともバイオリズムおよび気象に関する情報を用いて体調を予測する体調予測システム１００であって、制御部１７０は、バイオリズムに基づいて体調を予測し、また、気象条件情報に基づいて体調を予測し、それらの予測を所定の重み付けをして統合することで、対象日における対象者の体調を予測し、表示部１３０がその予測した体調を表示する。【選択図】図１
2016081190.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者について、少なくともバイオリズムおよび気象に関する情報を用いて体調を予測する体調予測システムであって、
データ入力の際に操作される入力部と、
前記対象者の生年月日、および、前記対象者が過去に所定の体調不良となったときの気象条件情報を記憶する記憶部と、
体調予測を行う対象日が前記記憶部に記憶された前記対象者の生年月日から何日目かを計算して、バイオリズムにおける２３日周期の身体リズム、２８日周期の感情リズム、３３日周期の知性リズムから前記対象日における前記対象者の体調を予測し、
外部装置から取得した前記対象日の気象予報情報と、前記記憶部に記憶された気象条件情報と、に基づいて、前記対象日における前記対象者の体調を予測し、
前記バイオリズムに基づいて予測した体調と、前記気象条件情報に基づいて予測した体調と、をそれぞれ所定の重み付けをして統合することで、前記対象日における前記対象者の体調を予測する制御部と、
前記制御部が予測した体調を表示する表示部と、
を備えることを特徴とする体調予測システム。
【請求項２】
前記対象者が女性の場合、
前記記憶部は、さらに、生理情報として前記対象者が自身の生理周期において所定の体調不良となったタイミング情報を記憶し、
前記制御部は、
前記記憶部に記憶されたタイミング情報を参照して、前記対象日が前記対象者の所定の体調不良のタイミングと一致するか否かに基づいて、前記対象日における前記対象者の体調を予測し、
前記バイオリズムに基づいて予測した体調と、前記気象条件情報に基づいて予測した体調と、前記生理情報に基づいて予測した体調と、をそれぞれ所定の重み付けをして統合することで、前記対象日における前記対象者の体調を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の体調予測システム。
【請求項３】
前記記憶部は、体調不良の内容ごとにアドバイス内容が対応付けられたアドバイス情報を記憶しており、
前記制御部は、前記入力部により前記対象者の体調不良の内容が入力されたとき、前記記憶部に記憶されたアドバイス情報を参照し、対応するアドバイス内容を前記表示部に表示する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の体調予測システム。
【請求項４】
前記記憶部は、前記対象者のパートナーの設定情報を記憶しており、
前記制御部は、前記パートナーが使用している体調予測システムから、前記パートナーの体調予測情報を受信し、前記表示部に表示する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の体調予測システム。
【請求項５】
前記記憶部は、前記対象者によって入力された、前記対象者と前記パートナーとの相性の記録である相性ログを記憶しており、
前記制御部は、前記対象者と前記パートナーとの相性をバイオリズムに基づいて予測し、さらに、前記記憶部の相性ログに基づいてその相性の予測を修正し、その修正した相性の予測の結果を前記表示部に表示する
ことを特徴とする請求項４に記載の体調予測システム。
【請求項６】
コンピュータを請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の体調予測システムとして機能させるための体調予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象者の体調を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
人は、近い将来の自分の体調を高精度で予測できれば、それに合わせて行動できるので、便利である。例えば、頭痛が起きる可能性が高い日は、なるべく外出を控えれば、賢明といえる。
【０００３】
特許文献１の技術では、対象者に関して、身体情報（脈拍、血圧、体温など）と環境情報（気温、湿度、紫外線量など）を蓄積しておき、それらの相関を分析することで、近い将来の体調を予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−２３８９７０号公報
【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の技術では、人のバイオリズムを考慮していないため、近い将来の体調の予測に精度的な限界がある。バイオリズムとは、生物の活動にみられる一定の周期的な変動のことである。人の場合、２３日周期の身体リズム、２８日周期の感情リズム、３３日周期の知性リズムがあると言われている。このことについては、２０世紀の初めから、多くの医師や大学教授などの専門家によって主張や支持がされている。
【０００６】
そこで、本発明は、バイオリズムを考慮することで対象者の近い将来の体調を高精度で予測することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するために、本発明は、対象者について、少なくともバイオリズムおよび気象に関する情報を用いて体調を予測する体調予測システムであって、データ入力の際に操作される入力部と、前記対象者の生年月日、および、前記対象者が過去に所定の体調不良となったときの気象条件情報を記憶する記憶部と、体調予測を行う対象日が前記記憶部に記憶された前記対象者の生年月日から何日目かを計算して、バイオリズムにおける２３日周期の身体リズム、２８日周期の感情リズム、３３日周期の知性リズムから前記対象日における前記対象者の体調を予測し、外部装置から取得した前記対象日の気象予報情報と、前記記憶部に記憶された気象条件情報と、に基づいて、前記対象日における前記対象者の体調を予測し、前記バイオリズムに基づいて予測した体調と、前記気象条件情報に基づいて予測した体調と、をそれぞれ所定の重み付けをして統合することで、前記対象日における前記対象者の体調を予測する制御部と、前記制御部が予測した体調を表示する表示部と、を備える。
その他については後記する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、バイオリズムを考慮することで対象者の体調を高精度で予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態の体調予測システムの構成図である。
【図２】登録データの例を示す図である。
【図３】（ａ）は個人分析データＡを示す図である。（ｂ）は個人分析データＢを示す図である。
【図４】（ａ）は個人総合体調評価データを示す図である。（ｂ）は統計データを示す図である。
【図５Ａ】（ａ）はバイオリズムグラフを示す画面例である。（ｂ）はメイン画面例である。（ｃ）はパートナー（女性）に関する情報を示す画面例である。
【図５Ｂ】画面中のアイコンとボタンの説明図である。
【図６】（ａ）は強制通知アドバイスの画面例である。（ｂ）は（ａ）の強制通知アドバイスの画面を操作した場合の遷移先の画面例である。
【図７】複数のパートナーとのそれぞれの相性を示す一覧の画面例である。
【図８】（ａ）は自身の事項に関するデータ入力画面例である。（ｂ）はパートナーに関する画面例である。
【図９】本実施形態の全体フローチャートである。
【図１０】パートナー登録処理を示すフローチャートである。
【図１１】気象情報に基づく体調予測処理を示すフローチャートである。
【図１２】診断アドバイス処理を示すフローチャートである。
【図１３】バイオリズムに基づく体調予測処理（女性）を示すフローチャートである。
【図１４】生理情報に基づく体調予測処理を示すフローチャートである。
【図１５】バイオリズムに基づく体調予測処理（男性）処理を示すフローチャートである。
【図１６】個人総合体調評価処理を示すフローチャートである。
【図１７】パートナー相性診断処理を示すフローチャートである。
【図１８】統計処理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】
【００１０】
以下、本発明に係る体調予測システムについて、図面を参照しながら説明する。体調予測システム１００は、対象者について、少なくともバイオリズムおよび気象に関する情報を用いて体調を予測するシステムである。体調予測システム１００は、例えばスマートフォンであり、記憶部１１０、入力部１２０、表示部１３０、第１外部情報取得部１４０、第２外部情報取得部１５０、通信部１６０、および、制御部１７０を備える。なお、以下において、それぞれの５段階評価では、「１」が最良で「５」が最悪であるものとする。
【００１１】
記憶部１１０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、メモリなどの記憶手段であり、個人分析データＡ１１１、個人分析データＢ１１２、個人総合体調評価データ１１３、登録データ１１４、統計データ１１５、体調予測結果１１６、診断用情報１１７、相性ログ１１８、アドバイス情報１１９などの情報を記憶する（各情報の詳細は後記）。また、記憶部１１０は、スマートフォン（コンピュータ）を体調予測システム１００として機能させるための体調予測プログラムを記憶する。
【００１２】
入力部１２０は、データ入力の際に操作者によって操作される入力手段であり、例えば、タッチパネルである。
表示部１３０は、情報を表示する手段であり、例えば、液晶画面である。
【００１３】
第１外部情報取得部１４０は、操作者（＝対象者）が装着しているウエアラブル端末から血圧、心拍数などの信号を受信するインタフェースである。
第２外部情報取得部１５０は、気象庁や民間気象情報提供会社の通信装置からの気象情報を受信するインタフェースである。
【００１４】
通信部１６０は、基地局などと通信する通信インタフェースである。
なお、第１外部情報取得部１４０、第２外部情報取得部１５０、通信部１６０は１つの通信インタフェースで実現してもよい。
【００１５】
制御部１７０は、体調予測システム１００全体の制御を司る手段であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。
【００１６】
図２も参照し、登録データ１１４には、自己（操作者）の属性データ１〜５として、性別、生年月日、遺伝子情報、（居住）エリア、パートナーの各情報がある。
また、登録データ１１４には、体調記録データ１〜９として、頭痛（時間帯）、肩こりなど関節痛（有無）、倦怠感（有無）、血圧、心拍（数）、排泄（有無）、睡眠（程度）、食事（程度）、利用者登録情報の各情報がある。
【００１７】
また、登録データ１１４には、女性記録データ１〜８として、生理開始日、生理痛（程度）、出血量（程度）、貧血（有無）、肌荒れ（程度）、骨盤・腹痛（有無）、乳房の痛み（有無）、利用者登録情報の各情報がある。
これらの登録データは、例えば、図８（ａ）に示す入力画面などから操作者が入力することができる。
【００１８】
図３（ａ）に示すように、個人分析データＡ１１１には、生理周期、生理痛（発生日）、頭痛発生気圧差、頭痛発生気圧、バイオリズム合致項目、パートナー（生理周期情報など）の各情報がある。
【００１９】
生理周期は、登録データ１１４の複数の女性記録データ１（生理開始日）を分析することにより得られる。この生理周期の分析には、例えば、荻野久作氏が開発した「オギノ式」を用いることができるが、他の手法を用いてもよい。
生理痛（発生日）は、登録データ１１４の複数の女性記録データ２（生理痛）を分析することにより得られる。
【００２０】
頭痛発生気圧差（対象者が過去に所定の体調不良となったときの気象条件情報）、頭痛発生気圧（対象者が過去に所定の体調不良となったときの気象条件情報）は、登録データ１１４の体調記録データ１（頭痛）と、頭痛発生時の直前の数時間（例えば１時間）における気圧情報などを分析することにより得られる。
バイオリズム合致項目は、感情リズム、知性リズム、身体リズムのうち対象者に合致した項目を表す（図１３、図１５で後記）。
パートナー（生理周期情報など）は、パートナーの体調予測システムから得た情報である。
【００２１】
図３（ｂ）に示すように、個人分析データＢ１１２には、気分指数（５段階）、（体調）不調（該当日は「○」）（例えば体調記録データ１（頭痛）に対応）、パートナー相性（５段階）、気圧、湿度、気温、天気、地点の各情報がある。
【００２２】
気分指数（５段階）、（体調）不調、パートナー相性（５段階）は、図８（ａ）（ｂ）のような入力画面から操作者が入力した情報である。
気圧、湿度、気温、天気の各情報は、操作者（＝対象者）がその日にいた地点に関して気象庁などから得た各情報である。
【００２３】
なお、地点の情報は、例えば、スマートフォンに搭載されたＧＰＳ機能やＷｉ−Ｆｉ（登録商標）機能により自動で取得するようにすればよい。また、それらの機能により地点の情報を取得できないときは、予め登録していておいた地点の情報を使ったり、あるいは、入力画面から入力した地点の情報を使ったりするようにすればよい。
【００２４】
図４（ａ）に示すように、個人総合体調評価データ１１３には、日付ごとに、予報（予測結果）（図１６で後記）と診断結果（操作者による自己診断結果）の各情報があり、いずれも、「非常に良い（１）」、「良い（２）」、「普通（３）」、「悪い（４）」、「非常に悪い（５）」の５段階である。
【００２５】
図４（ｂ）に示すように、統計データ１１５には、各性別の１０年単位の年齢層ごとに、処理優先項目（バイオリズム情報、体調情報、生理情報のうちの優先すべき項目）が、多数の者の統計データとして格納されている。なお、ここでは統計データを１０年単位としているが、これに限定されず、１年（歳）単位や月単位（特に子供の場合）など、別の単位を用いてもよい。
【００２６】
図５Ａ（ｂ）は、体調予測システム１００の表示部１３０におけるメイン画面（自分）例（領域１３０Ａ部分）とカレンダー画面例（領域１３０Ｂ部分）である。メイン画面（自分）例において、領域１３２は頭痛アイコン表示部分、領域１３３は体調の総合評価アイコン表示部分、領域１３４は次回生理日までの日数表示部分である（図５Ｂの説明参照）。
【００２７】
図５Ａ（ｂ）における領域１３０Ａをタッチ操作で左の画面にスワイプさせると、図５Ａ（ａ）の画面表示に変わる。図５Ａ（ａ）はバイオリズムグラフを示す画面例である。なお、バイオリズムは周知の計算式（ｓｉｎ（２πｔ／Ｔ））により計算する。ここで、Ｔは、２３日周期の身体リズム、２８日周期の感情リズム、３３日周期の知性リズムのいずれかである。また、ｔは、対象日と誕生日の差である。
【００２８】
図５Ａ（ｂ）における領域１３０Ａをタッチ操作で右の画面にスワイプさせると、図５Ａ（ｃ）の画面表示に変わる。図５Ａ（ｃ）はパートナー（女性）に関する情報を示す画面例である。図５Ａ（ｃ）の画面例において、領域１３２は自分とそのパートナーとの相性を表し、領域１３３はそのパートナーの体調の総合評価を表し、領域１３４はそのパートナーの次回生理日までの日数を表す。このようにして、体調予測システム１００では、パートナーに関する情報も見ることができ、便利である。
【００２９】
図６（ａ）に示すように、体調予測システム１００では、体調不良などの分析結果が得られた時は、強制通知アドバイスの画面（領域１３５）を表示する。また、図６（ａ）の領域１３５を操作者がタッチすると、図６（ｂ）に示すように、詳細情報画面に遷移する。図６（ｂ）の画面において、操作者がボタン１３６、ボタン１３７をタッチすると、それぞれ、さらなる詳細情報を掲載した画面に遷移する。
【００３０】
図７に示すように、体調予測システム１００では、複数のパートナーとのそれぞれの相性を示す一覧の画面を表示することができる。図７の画面において、「あなた」の欄は自身（操作者）の体調の総合評価（図５Ｂの５段階（左から１〜５））を示し、その他のパートナー名の欄はそのパートナーとの相性（総合評価と同じ５段階）を示す。これにより、体調予測システム１００の操作者は、パートナーとのその日の相性を知ることができ、そのパートナーとのコミュニケーションの取り方などの参考にすることができる。また、パートナー名の欄に表示する情報は、そのパートナーとの相性に限定されず、そのパートナーの体調の総合評価などの他の情報であってもよく、それらの画面を適宜切り替えるようにすることができる。
【００３１】
次に、図９を参照して、体調予測システム１００の全体処理について説明する。その後、図１０〜図１８を参照して各処理について説明する。
【００３２】
図９に示すように、体調予測システム１００のための専用のアプリケーションをスマートフォンにインストールした場合、操作者は、まず、入力部１２０で（以下、「入力部１２０で」は適宜省略。）自己属性を登録する（ステップＳ９０１。図２の属性データ１〜５）。
【００３３】
次に、操作者によるパートナー登録操作に基づいて、制御部１７０は、パートナー登録処理を行う（ステップＳ９０２）。
【００３４】
ステップＳ９０２では、図１０に示すように、制御部１７０は、操作者によるパートナーの登録、変更の入力を受け付ける（ステップＳ１００１）。
次に、制御部１７０は、そのパートナーが新規登録か否かを判定し（Ｓ１００２）、Ｙｅｓの場合はステップＳ１００３に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１００７に進む。
【００３５】
ステップＳ１００３において、制御部１７０は、そのパートナーがこのアプリケーションの利用会員か否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１００４に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１００５に進む。
【００３６】
ステップＳ１００４において、制御部１７０は、そのパートナーによる連携承認がとれているか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１００８に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１００５に進む。
【００３７】
ステップＳ１００５において、制御部１７０は、パートナーについて不足しているデータを操作者入力などにより取得する。
ステップＳ１００６において、制御部１７０は、パートナーのデータの修正が必要か否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１００７に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１００８に進む。
【００３８】
ステップＳ１００７において、制御部１７０は、パートナーのデータを編集（更新）し、記憶部１１０に記憶させる。
ステップＳ１００８において、制御部１７０は、パートナーの設定情報の登録を完了する。
【００３９】
その後、ステップＳ１００９において、制御部１７０は、操作者によるさらなるパートナーの追加の入力があったか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１００１に戻り、Ｎｏの場合は処理を終了する。
このようにして、パートナーの登録、変更を行うことができる。
【００４０】
図９に戻って、ステップＳ９０２の後、ステップＳ９０３において、制御部１７０は、第２外部情報取得部１５０を用いて気象庁などから気象予報を取得する。
【００４１】
次に、ステップＳ９０４において、制御部１７０は、気象情報（気象予報および過去の気象記録）に基づく体調予測処理を行う。
【００４２】
ステップＳ９０４では、図１１に示すように、ステップＳ１１０１において、制御部１７０は、データ蓄積量が充分か否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１１０２に進み、Ｎｏの場合は処理を終了する。データ蓄積量が充分か否かは、例えば、気圧（低気圧や気圧変化）によって頭痛が起きるという例の場合、頭痛記録とそのときの気圧情報のペアが１０回分以上あるか否かを判定する。
【００４３】
次に、ステップＳ１１０２において、制御部１７０は、データ解析を行う。例えば、図３（ｂ）の個人分析データＢ１１２において、不調（頭痛）と気圧の相関を分析することで、頭痛発生気圧（図３（ａ）参照）を算出する。この頭痛発生気圧を用いれば、気圧がこの頭痛発生気圧よりも低くなると予想される場合には、頭痛が高確率で発生すると判定できる。また、同様にして、頭痛発生気圧差を算出して使用してもよい。
【００４４】
次に、ステップＳ１１０３において、制御部１７０は、必要に応じてデータを書き換える。例えば、図３（ａ）の個人分析データＡ１１１において、頭痛発生気圧の値などを変更する必要がある場合は、その値を書き換える。
【００４５】
次に、ステップＳ１１０４において、制御部１７０は、体調予測を行う。例えば、気象予報における気圧の情報と、図３（ａ）の個人分析データＡ１１１の頭痛発生気圧を用いて、頭痛が発生しやすいか否かを判定する。
【００４６】
次に、ステップＳ１１０５において、制御部１７０は、体調予測の結果に変更があるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１１０６に進み、Ｎｏの場合は処理を終了する。
【００４７】
ステップＳ１１０６において、制御部１７０は、変更された体調予測の結果を記憶部１１０に体調予測結果１１６として保存する。例えば、本日について、頭痛発生の可能性が低いという予測から高いという予測に変更があれば、その旨を記憶部１１０に体調予測結果１１６として保存する。
【００４８】
図９に戻って、ステップＳ９０４の後、ステップＳ９０５において、制御部１７０は、外部データを取得する。例えば、ウエアラブル端末から身体情報（心拍数など）を取得し、登録データ１１４を更新する。
【００４９】
次に、ステップＳ９０６において、制御部１７０は、操作者によってログ（体調ログなど）の入力があったか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ９０７に進み、Ｎｏの場合はステップＳ９０８に進む。
【００５０】
ステップＳ９０７において、制御部１７０は、入力されたログ（体調ログなど）を記憶部１１０に登録（保存）する。操作者は、例えば、図８（ａ）の画面でログの入力を行う。
【００５１】
次に、ステップＳ９０８において、制御部１７０は、操作者（対象者）が男性か女性かを判定し、男性の場合はステップＳ９１４に進み、女性の場合はステップＳ９０９に進む。
【００５２】
ステップＳ９０９において、制御部１７０は、体調ログ（登録データ１１４の体調記録データ、女性記録データ）があるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ９１０に進み、Ｎｏの場合はステップＳ９１１に進む。
【００５３】
ステップＳ９１０では、図１２に示すように、制御部１７０は、まず、ステップＳ１２０１で記憶部１１０の登録データ１１４から体調ログを取得する。
次に、ステップＳ１２０２において、制御部１７０は、記憶部１１０から性別に応じた診断用情報１１７を取得する。
【００５４】
次に、制御部１７０は、ステップＳ１２０３において、体調ログと診断用情報１１７を用いて分析を行い、さらに、ステップＳ１２０４において、アラート表示をする必要があるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１２０５に進み、Ｎｏの場合は処理を終了する。
【００５５】
制御部１７０は、ステップＳ１２０５において、分析結果に基づいてアドバイス情報１１９（体調不良の内容ごとにアドバイス内容が対応付けられたアドバイス情報）からアドバイス内容を選定し、ステップＳ１２０６において、そのアドバイスを表示部１３０にアラート表示する。
【００５６】
例えば、生理遅延が続いている場合、アドバイス情報１１９の中から該当するアドバイス内容を選択し、図６（ａ）に示すようなアラート表示を自動的に行う。操作者は、図６（ａ）のアラート表示を見て、詳細情報を知りたい場合は領域１３５をタッチすることで、図６（ｂ）の画面に遷移する。また、前記したように、図６（ｂ）の画面において、操作者がボタン１３６、ボタン１３７をタッチすると、それぞれ、さらなる詳細情報を掲載した画面に遷移する。これにより、操作者は、体調不良を改善するための有益な情報を簡単に知ることができる。
【００５７】
図９に戻って、ステップＳ９１１において、制御部１７０は、バイオリズムに基づく体調予測処理（女性）を行う。
【００５８】
ステップＳ９１１では、図１３に示すように、ステップＳ１３０１において、制御部１７０は、データ蓄積量が充分か否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１３０２に進み、Ｎｏの場合は処理を終了する。データ蓄積量が充分か否かは、例えば、体調ログが直近２０日以内に１０日分以上あるか否かにより判定する。
【００５９】
ステップＳ１３０２において、制御部１７０は、不定愁訴出現日のパターン分析を行う。例えば、登録データ１１４（図１）の体調記録データを用いて、不定愁訴（例えば、倦怠感）出現日を特定する。
【００６０】
次に、ステップＳ１３０３において、制御部１７０は、不定愁訴出現日が、感情リズムの要注意日（波形が０をまたぐ日）とどのくらい一致するかを照合する。
【００６１】
次に、ステップＳ１３０４において、制御部１７０は、不定愁訴出現日が、知性リズムの要注意日（波形が０をまたぐ日）とどのくらい一致するかを照合する。
【００６２】
次に、ステップＳ１３０５において、制御部１７０は、不定愁訴出現日が、身体リズムの要注意日（波形が０をまたぐ日）とどのくらい一致するかを照合する。
【００６３】
なお、バイオリズムには、プラスの期間（グラフの上半分）とマイナスの期間（グラフの上半分）がある。しかし、プラスが好調でマイナスが不調ということよりも、むしろ、０をまたぐ日を要注意日として気をつけなければならないとされている。
【００６４】
また、前記したバイオリズムの計算式（ｓｉｎ（２πｔ／Ｔ））で要注意日を算出する場合に、要注意日が小数値（例えば１１．５日）となったときは、所定のアルゴリズムによってその小数値を整数値化すればよい。所定のアルゴリズムとしては、例えば、小数第１位の数値の切り捨て、切り上げ、四捨五入などがある。
【００６５】
次に、ステップＳ１３０６において、制御部１７０は、統計データ１１５（図４（ｂ））を取得する。
【００６６】
次に、ステップＳ１３０７において、制御部１７０は、周期パターン（感情リズム、知性リズム、身体リズムのうち一番あてはまるもの）を確定する。女性の場合、感情リズムがあてはまりやすいと言われているので、不定愁訴出現日と要注意日の一致度だけでなく、感情リズム、知性リズム、身体リズムの順にあてはまりやすいという考えのもとで３種類のバイオリズムそれぞれに所定の重み付けをして判定するのが好ましい。ただし、知性リズムよりも身体リズムのほうがあてはまりやすいという考えのもとで各重み付けを決定してもよい。また、ステップＳ１３０６で取得する統計データ１１５は、不定愁訴出現日と要注意日の一致度がいずれのリズムでも低いときに使用するのが好ましく、一致度が高いときは使用しなくてもよい。
【００６７】
次に、ステップＳ１３０８において、確定した周期パターンが直近のものから変更されているのか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１３０９に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１３１０に進む。
【００６８】
ステップＳ１３０９において、制御部１７０は、データを書き換える。例えば、確定した周期パターンの情報を用いて図３（ａ）のバイオリズム合致項目を更新する。
【００６９】
ステップＳ１３１０において、制御部１７０は、操作者の体調を予測する。例えば、確定した周期パターンが感情リズムの場合、対象日がその感情リズムにおける要注意日（波形が０をまたぐ日）であれば体調は悪く、要注意日でなければ体調は良いものと予測する。
【００７０】
図９に戻って、ステップＳ９１１の後、ステップＳ９１２において、制御部１７０は、生理情報が充分蓄積されているか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ９１３に進み、Ｎｏの場合はステップＳ９１７に進む。生理情報が充分蓄積されているか否かは、例えば、登録データ１１４に生理１０回分の情報が蓄積されているか否かにより判定する。
【００７１】
ステップＳ９１３では、図１４に示すように、ステップＳ１４０１において、制御部１７０は、生理周期に沿って不調日（図３（ａ）の生理痛（発生日））を決定する（図３（ａ））。例えば、過去の体調ログに基づいて、生理周期の○日目に６０％以上の確率で生理痛が記録されていれば、その○日目を不調日と決定する。
【００７２】
次に、ステップＳ１４０２において、不調日（図３（ａ）の生理痛（発生日））が変更されているのか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１４０３に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１４０４に進む。
【００７３】
ステップＳ１４０３において、制御部１７０は、データ（図３（ａ）の生理痛（発生日））を書き換える。
【００７４】
ステップＳ１４０４において、制御部１７０は、操作者の体調を予測する。具体的には、図３（ａ）の生理痛（発生日）に該当する日は、体調が悪いと予測する。
【００７５】
ステップＳ９０８で「男性」の後、ステップＳ９１４において、制御部１７０は、体調ログ（登録データ１１４の体調記録データ）があるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ９１５に進み、Ｎｏの場合はステップＳ９１６に進む。
【００７６】
ステップＳ９１５は、ステップＳ９１０と比較して、図１２に示すステップＳ１２０２において記憶部１１０から取得する性別に応じた診断用情報１１７が異なるだけで、ほかは同様なので、重複する説明を省略する。
【００７７】
図９に戻って、ステップＳ９１６において、制御部１７０は、バイオリズムに基づく体調予測処理を行う。
【００７８】
図１３のステップＳ９１１の処理と、図１５に示すステップＳ９１６の処理とを比較すると、図１３のステップＳ１３０３〜Ｓ１３０５で、感情リズム、知性リズム、身体リズムの順で照合しているのに対し、図１５のステップＳ１５０３〜Ｓ１５０５で、身体リズム、知性リズム、感情リズムの順で照合している点でのみ異なっており（性別差による特性の違いを考慮）、重複する説明を省略する。
【００７９】
図９に戻って、制御部１７０は、ステップＳ９１７、ステップＳ９１８、ステップＳ９１９の各処理を行う。
【００８０】
図１６に示すように、ステップＳ９１７の個人総合体調評価処理において、制御部１７０は、ステップＳ１６０１でバイオリズム情報以外の情報（気象情報（体調ログを含む。）、生理情報）があるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１６０２に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１６０３に進む。
ステップＳ１６０２において、制御部１７０は、バイオリズム情報、気象情報、生理情報を用いて、例えば５段階で体調を予測する。
【００８１】
具体的には、例えば、対象者が女性の場合、次の計算式により体調を予測する。
Ｓ＝Ｂ×ｂ＋Ｗ×ｗ＋Ｍ×ｍ
Ｓ：計算値
Ｂ：バイオリズム情報の値
Ｗ：気象情報の値
Ｍ：生理情報の値
ｂ、ｗ、ｍ：重み付け係数  ｂ＋ｗ＋ｍ＝１
【００８２】
ここで、Ｂ、Ｗ、Ｍの値は、次の通りとする。
「良い」のとき「１」
「普通」のとき「０．５」
「悪い」のときは「０」
【００８３】
例えば、Ｂは次の通りとする。
感情リズム、知性リズム、身体リズムのうち、いずれにも要注意日（０をまたぐ日）がなく、かつ、プラス（グラフの上半分）のものが２つ以上のとき「良い」
感情リズム、知性リズム、身体リズムのうち、いずれにも要注意日（０をまたぐ日）がなく、かつ、プラス（グラフの上半分）のものが１つ以下のとき「普通」
感情リズム、知性リズム、身体リズムのうち、１つ以上に要注意日（０をまたぐ日）があるとき「悪い」
【００８４】
例えば、Ｗは次の通りとする。
対象日の予想気圧で頭痛の起きる確率が４０％未満のとき「良い」
対象日の予想気圧で頭痛の起きる確率が４０％以上６０未満のとき「普通」
対象日の予想気圧で頭痛の起きる確率が６０％以上のとき「悪い」
【００８５】
例えば、Ｍは次の通りとする。
生理による不調（倦怠感など）の起きる確率が４０％未満のとき「良い」
生理による不調の起きる確率が４０％以上６０未満のとき「普通」
生理による不調の起きる確率が６０％以上のとき「悪い」
【００８６】
そして、総合評価値は、次の通りとする。
「    ０≦Ｓ＜０．２」のとき「５」
「０．２≦Ｓ＜０．４」のとき「４」
「０．４≦Ｓ＜０．６」のとき「３」
「０．６≦Ｓ＜０．８」のとき「２」
「０．８≦Ｓ≦１」    のとき「１」
【００８７】
なお、ｂ、ｗ、ｍの各値は、例えば、最初は、医師などの専門家が決定するか、あるいは、統計情報から分析した値を用いればよい。そして、体調予測と、その対象者の事後の自己評価の各データを蓄積し、それらのずれが最小になるように、ｂ、ｗ、ｍの各値を逐次変更すればよい。例えば、ｂ、ｗ、ｍの各値が「０．２」、「０．２」、「０．６」のとき、体調予測の総合評価値は「５」であったが、対象者の事後の自己評価が「４」であった場合、その条件で体調予測の総合評価値が「４」になるようにｂ、ｗ、ｍの各値を変更させればよい。このようにすれば、その対象者にパーソナライズした高精度の体調予測を実現することができる。
【００８８】
このようにして、バイオリズム情報、気象情報、生理情報を用いて、５段階で体調を予測することができる。なお、生理情報に基づく体調予測が５段階で一番悪い「５」の場合は、バイオリズム情報、気象情報に関係なく、体調予測の総合評価値を「５」としてもよい。
なお、対象者が男性の場合、生理情報を用いずに、バイオリズム情報と気象情報を用いて同様に５段階で体調を予測することができる。
【００８９】
ステップＳ１６０３において、制御部１７０は、バイオリズム情報を用いて、例えば５段階で体調を予測する。
具体的には、例えば、次の通りである。
感情リズム、知性リズム、身体リズムのうち、いずれにも要注意日（０をまたぐ日）がなく、かつ、プラス（グラフの上半分）のものが３つのとき「１」
感情リズム、知性リズム、身体リズムのうち、いずれにも要注意日（０をまたぐ日）がなく、かつ、プラス（グラフの上半分）のものが２つのとき「２」
感情リズム、知性リズム、身体リズムのうち、いずれにも要注意日（０をまたぐ日）がなく、かつ、プラス（グラフの上半分）のものが１つのとき「３」
感情リズム、知性リズム、身体リズムのうち、いずれにも要注意日（０をまたぐ日）がなく、かつ、プラス（グラフの上半分）のものが０のとき「４」
感情リズム、知性リズム、身体リズムのうち、１つ以上に要注意日（０をまたぐ日）があるとき「５」
【００９０】
このようにして、バイオリズム情報以外の情報が無くても、バイオリズム情報を用いて、５段階で体調を予測することができる。
【００９１】
図１７に示すように、ステップＳ９１８のパートナー相性診断処理において、制御部１７０は、ステップＳ１７０１で、バイオリズムに基づいてパートナーとの相性を予測する。例えば、次の周知の計算式により相性を計算する。
相性Ｃ＝｜｛ｓｉｎ（π・ｔ１／Ｔ）−ｓｉｎ（π・ｔ２／Ｔ）｝／２｜
ただし、Ｔは、２３日周期の身体リズム、２８日周期の感情リズム、３３日周期の知性リズムのいずれかである。また、ｔ１は、対象者の生年月日から対象日までの日数である。また、ｔ２は、パートナーの生年月日から対象日までの日数である。
なお、相性の計算式は、上記の式に限定されず、統計情報を分析して得られた他の式などを用いてもよい。
【００９２】
この相性予想の値（０以上１以下）を、例えば、５段階で評価する。一例としては、次のように評価する。Ｃの値が小さいほど相性が良い。
「    ０≦Ｃ＜０．２」のとき「１」
「０．２≦Ｃ＜０．４」のとき「２」
「０．４≦Ｃ＜０．６」のとき「３」
「０．６≦Ｃ＜０．８」のとき「４」
「０．８≦Ｃ≦１」    のとき「５」
【００９３】
次に、ステップＳ１７０２において、制御部１７０は、相性ログ（図１の相性ログ１１８）があるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１７０３に進み、Ｎｏの場合は処理を終了する。相性ログは、図８（ｂ）の画面で、操作者がそのパートナーとのその日の相性についての印象を５段階で評価して入力した情報である。
【００９４】
ステップＳ１７０３において、制御部１７０は、相性ログに基づいて相性予測を修正する。この修正には、相性ログ以外のデータも用いてよく、例えば、相性予測の結果がよくても、パートナーの生理日は相性が悪いことが多いという相性ログがあれば、相性予測を悪いほうに修正する。
【００９５】
次に、図１８に示すように、ステップＳ９１９の統計処理において、制御部１７０は、ステップＳ１８０１で、統計情報（複数の対象者の体調ログなどのデータ）の新たな解析基準を取得したか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１８０２に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１８０３に進む。統計情報の新たな解析基準を取得する場合とは、例えば、医師などの専門家が、頭痛と気圧の関係などの解析基準を更新した場合などである。
【００９６】
ステップＳ１８０２において、制御部１７０は、解析基準を更新する。更新した解析基準は、記憶部１１０に記憶させる。
【００９７】
制御部１７０は、ステップＳ１８０３で解析基準を用いて統計情報（複数の対象者の体調ログなどのデータ）を解析し、ステップＳ１８０４でその解析結果を記憶部１１０に保存する。この解析結果を以降の処理に用いることで、例えば、気圧情報に基づいてそれまでよりも高精度に頭痛の発生を予測できる。
【００９８】
図９に戻って、ステップＳ９１９の後、制御部１７０は、ステップＳ９２０において、通常表示（図５Ａ、図７）を行う。操作者は、例えば、図５Ａ（ｂ）の画面の領域１３２（およびそのすぐ下）を見ることで、本日の頭痛の発生の可能性を知ることができる。また、図５Ａ（ｂ）の画面の領域１３３を見ることで、本日の体調の総合評価を５段階で知ることができる。これらにより、本日の行動計画を適切に立てることができる。
【００９９】
また、図５Ａ（ｂ）の画面から領域１３０Ａを右の画面にスワイプさせることで、図５（ｃ）の画面に切り替え、パートナーとの相性（領域１３２）、パートナーの体調の総合評価（領域１３３）などを知ることができ、そのパートナーとのコミュニケーションの取り方の参考にすることができる。
【０１００】
図９に戻って、ステップＳ９２０の後、制御部１７０は、ステップＳ９０２に戻り、処理を継続する。
【０１０１】
このように、体調予測システム１００によれば、バイオリズムに基づいて予測した体調と、気象条件情報に基づいて予測した体調と、をそれぞれ所定の重み付けをして統合することで、対象者の体調を高精度で予測することができる。
【０１０２】
また、対象者が女性の場合、さらに、生理情報に基づいて予測した体調を考慮することで、より高精度に対象者の体調を予測することができる。
【０１０３】
また、操作者の体調不良時は、対応するアドバイス内容を画面表示（図６）することで、操作者は、有益な体調不良対策情報を知ることができる。
【０１０４】
また、パートナーの体調予測情報やパートナーとの相性を知ることができるので（図５Ａ（ｃ））、パートナーとのコミュニケーションの取り方の参考にすることができる。
【０１０５】
また、操作者の体調ログや統計情報を蓄積し、解析することで、体調予測の精度を順次向上させることができる。
【０１０６】
以上で本実施形態の説明を終えるが、本発明の態様はこれらに限定されるものではない。
例えば、体調予測システム１００において実行する処理の一部を、外部のサーバによって実行するようにしてもよい。サーバを用いれば、複数の対象者の情報をそのサーバで一括管理できるなどのメリットがある。
【０１０７】
また、個別または総合の体調予測などは、５段階に限定されず、３段階、８段階、１０段階などの他の区分けを用いてもよいし、あるいは、％などの他の単位を用いてもよい。
【０１０８】
また、体調予測システム１００は、スマートフォンに限定されず、例えば、ウエアラブル端末や、高機能メガネ（眼球の動きやまばたきなどから疲労度を推定する機能などを有するメガネ）などに搭載することで実現してもよい。
【０１０９】
その他、具体的な構成や処理について、本発明の主旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
【符号の説明】
【０１１０】
１００  体調予測システム
１１０  記憶部
１１１  個人分析データＡ
１１２  個人分析データＢ
１１３  個人総合体調評価データ
１１４  登録データ
１１５  統計データ
１１６  体調予測結果
１１７  診断用情報
１１８  相性ログ
１１９  アドバイス情報
１２０  入力部
１３０  表示部
１４０  第１外部情報取得部
１５０  第２外部情報取得部
１６０  通信部
１７０  制御部
【図１】
2016081190.tif 000003
【図２】
2016081190.tif 000004
【図３】
2016081190.tif 000005
【図４】
2016081190.tif 000006
【図９】
2016081190.tif 000007
【図１０】
2016081190.tif 000008
【図１１】
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【図１２】
2016081190.tif 000010
【図１３】
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【図１４】
2016081190.tif 000012
【図１５】
2016081190.tif 000013
【図１６】
2016081190.tif 000014
【図１７】
2016081190.tif 000015
【図１８】
2016081190.tif 000016
【図５Ａ】
2016081190.tif 000017
【図５Ｂ】
2016081190.tif 000018
【図６】
2016081190.tif 000019
【図７】
2016081190.tif 000020
【図８】
2016081190.tif 000021