(57)【要約】【課題】精神的疾患のおそれがあることをより早期に判定可能な情報処理装置を提供すること。【解決手段】本発明は、記憶手段から人間の勤怠情報を取得する勤怠情報取得手段１１と、記憶手段から人間の主観的な精神状態情報を取得する精神状態情報取得手段１３と、記憶手段から補正条件及び比較情報を取得する取得手段１７と、前記勤怠情報又は前記精神状態情報の少なくとも一方が前記補正条件を満たす場合、前記精神状態情報を補正する補正手段１４と、前記補正手段により補正された前記精神状態情報と前記比較情報を比較して精神的疾患の可能性があるか否かを判定する判定手段１５とを有する情報処理装置４０を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶手段から人間の勤怠情報を取得する勤怠情報取得手段と、
記憶手段から人間の主観的な精神状態情報を取得する精神状態情報取得手段と、
記憶手段から補正条件及び比較情報を取得する取得手段と、
前記勤怠情報又は前記精神状態情報の少なくとも一方が前記補正条件を満たす場合、前記精神状態情報を補正する補正手段と、
前記補正手段により補正された前記精神状態情報と前記比較情報を比較して精神的疾患の可能性があるか否かを判定する判定手段と、を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記補正条件は、仕事の負荷が所定より多い前記勤怠情報、又は、中立状態より悪い前記精神状態情報を規定し、
前記勤怠情報又は前記精神状態情報の少なくとも一方が前記補正条件を満たす場合、前記補正手段は前記精神状態情報をより悪い値に補正する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記補正条件は、仕事の負荷が所定より少ない前記勤怠情報、及び、中立状態より悪い前記精神状態情報を規定し、
前記勤怠情報及び前記精神状態情報が前記補正条件を満たす場合、前記補正手段は前記精神状態情報をより悪い値に補正する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記比較情報は、精神的疾患を発症しているか又は発症するおそれがあると判定された人間の前記精神状態情報を含み、
前記判定手段は、精神的疾患を発症しているか又は発症するおそれがあると判定された人間の前記精神状態情報と前記補正手段により補正された前記精神状態情報とを比較する請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記比較情報は、精神的疾患を発症しているか又は発症するおそれがあると判定されていた発症期間を有しており、
前記判定手段は、精神的疾患を発症しているか又は発症するおそれがあると判定された人間の前記精神状態情報の前記発症期間の合計値と、前記補正手段により補正された前記精神状態情報の前記発症期間と同じ期間の合計値を比較し、さらに、
精神的疾患を発症しているか又は発症するおそれがあると判定された人間の前記精神状態情報の前記発症期間よりも前の所定期間の合計値と、前記補正手段により補正された前記精神状態情報の前記所定期間と同じ期間の合計値とを比較し、
前記発症期間と同じ期間の合計値又は前記所定期間と同じ期間の合計値のどちらか一方でも基準を満たすと、精神的疾患の可能性があると判定する請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記比較情報は、第一期間と第一閾値、及び、第二期間と第二閾値を有し、
前記判定手段は、前記補正手段により補正された前記精神状態情報の前記第一期間における合計値と前記第一閾値を比較し、
前記補正手段により補正された前記精神状態情報が前記第二期間において中立状態より悪い回数と前記第二閾値を比較し、
前記合計値が前記第一閾値を超えるか又は前記回数が前記第二閾値をこえた場合、精神的疾患の可能性があると判定する請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記判定手段が、精神的疾患の可能性があると判定した場合、
精神的疾患の可能性があると判定された人間の前記精神状態情報を用いて前記第一期間と前記第一閾値、又は、前記第二期間と前記第二閾値を作成し、前記比較情報に登録する登録手段を有する請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
勤怠情報取得手段が、記憶手段から人間の勤怠情報を取得するステップと、
精神状態情報取得手段が、記憶手段から人間の主観的な精神状態情報を取得するステップと、
取得手段が、記憶手段から補正条件及び比較情報を取得するステップと、
前記勤怠情報又は前記精神状態情報の少なくとも一方が前記補正条件を満たす場合、補正手段が前記精神状態情報を補正するステップと、
判定手段が、前記補正手段により補正された前記精神状態情報と前記比較情報を比較して精神的疾患の可能性があるか否かを判定するステップと、を有する情報処理方法。
【請求項９】
情報処理装置を、
記憶手段から人間の勤怠情報を取得する勤怠情報取得手段と、
記憶手段から人間の主観的な精神状態情報を取得する精神状態情報取得手段と、
記憶手段から補正条件及び比較情報を取得する取得手段と、
前記勤怠情報又は前記精神状態情報の少なくとも一方が前記補正条件を満たす場合、前記精神状態情報を補正する補正手段と、
前記補正手段により補正された前記精神状態情報と前記比較情報を比較して精神的疾患の可能性があるか否かを判定する判定手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
複数の情報処理装置を備えたシステムであって、
記憶手段から人間の勤怠情報を取得する勤怠情報取得手段と、
記憶手段から人間の主観的な精神状態情報を取得する精神状態情報取得手段と、
記憶手段から補正条件及び比較情報を取得する取得手段と、
前記勤怠情報又は前記精神状態情報の少なくとも一方が前記補正条件を満たす場合、前記精神状態情報を補正する補正手段と、
前記補正手段により補正された前記精神状態情報と前記比較情報を比較して精神的疾患の可能性があるか否かを判定する判定手段と、を有するシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
健康診断の結果や体の痛み等から判定し易い身体的疾患とは異なり、精神的疾患は客観的な判定材料に乏しい。精神的疾患を発症したことが明らかになるためには、患者の主観に基づく申告や、欠勤が増えたという事実が必要である場合が少なくなく、周囲が発症に気付くのが遅くなる傾向がある。しかし、精神的疾患の患者が増えることは患者が所属する企業だけでなく国や地方自治体などの負担が増すことになるため、精神的疾患に関する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。
【０００３】
このような要望に関し、社員の精神的疾患の発生を未然に防止する技術が考案されている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１には、社員の主観でその日の気分を５段階で入力しデータベースシステムに蓄積しておき、蓄積されたデータベースに対し、危険状態を検出する閾値の判定式を適用し社員のメンタルヘルスの危機を早期に検知するシステムが開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載されたシステムでは、社員の主観で入力された気分がメンタルヘルスの判断にそのまま使用されているという問題がある。すなわち、人間の主観は個人差が大きいため、精神的疾患か否かの判定結果が社員の主観のみに依存してしまうと正確な判定が困難になる場合がある。主観のみに基づく判定では、例えば客観的には精神的疾患である社員が精神的疾患でないと判定されるおそれがある。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑み、精神的疾患のおそれがあることをより早期に判定可能な情報処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】
【０００６】
上記課題に鑑み、本発明は、記憶手段から人間の勤怠情報を取得する勤怠情報取得手段と、記憶手段から人間の主観的な精神状態情報を取得する精神状態情報取得手段と、記憶手段から補正条件及び比較情報を取得する取得手段と、前記勤怠情報又は前記精神状態情報の少なくとも一方が前記補正条件を満たす場合、前記精神状態情報を補正する補正手段と、前記補正手段により補正された前記精神状態情報と前記比較情報を比較して精神的疾患の可能性があるか否かを判定する判定手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
精神的疾患のおそれがあることをより早期に判定可能な情報処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】精神的疾患の有無の判定処理を模式的に示す図の一例である。
【図２】メンタルヘルス支援システムの構成を示す図の一例である。
【図３】サーバのハードウェア構成図の一例である。
【図４】サーバの機能ブロック図の一例である。
【図５】クライアントのディスプレイに表示される主観的申告データの入力画面の一例を示す図である。
【図６】主観的申告データの補正手順を示すフローチャート図の一例である。
【図７】発症判定のうち比較判定の手順を示すフローチャート図の一例である。
【図８】発症判定のうち閾値判定又は傾向判定の手順を示すフローチャート図の一例である。
【図９】判定ルールの登録手順を説明するフローチャート図の一例である。
【図１０】発症判定処理部が発症判定を行う手順を示すフローチャート図の一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
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。
図１を用いて、本実施形態のメンタルヘルス支援システム１００の概略的な動作を説明する。図１は、精神的疾患の有無の判定処理を模式的に示す図の一例である。本実施形態のメンタルヘルス支援システム１００は精神的疾患の発症のおそれがある社員をスクリーニングする。メンタルヘルス支援システム１００により精神的疾患の発症のおそれがあると判定された社員は、例えば管理者（産業医や上司など）のカウンセリングを受けることができる。
（１）社員９はメンタルヘルス支援システム１００に対し、心理的な仕事負荷(仕事の量、仕事の質)、ストレス症状(気分、疲労)、食欲(有無)、睡眠時間等を入力する。社員は精神的負荷に関するこのような主観的な情報を申告する。入力された情報を主観的申告データＤ１（精神状態情報の一例）と称する。
（２）メンタルヘルス支援システム１００は勤怠補正ルールが登録された勤怠補正ルールＤＢ２４を有する。メンタルヘルス支援システム１００は勤怠補正ルールに適合する勤怠データ７又は主観的申告データＤ１の少なくとも一方があると、勤怠補正ルールを用いて主観的申告データＤ１を補正する。これにより、客観的データ又は主観的申告データＤ１により主観的申告データＤ１を補正することができる。補正された主観的申告データＤ１を主観的申告データ（補正後）Ｄ２と称する。
（３）メンタルヘルス支援システム１００は社員が精神的疾患であるかどうかを判定するための判定ルールが記憶されている判定ルールＤＢ２５を有する。メンタルヘルス支援システム１００は主観的申告データ（補正後）Ｄ２に判定ルールを適用して社員が精神的疾患を発症しているかどうかの判定結果８を出力する。なお、後述するように、精神的疾患の発症ありと判定された発症社員の主観的申告データ（補正後）とも主観的申告データ（補正後）Ｄ２が比較される。
【００１０】
このように、メンタルヘルス支援システム１００は、勤怠データ（勤怠情報の一例）又は主観的申告データＤ１の少なくとも一方を利用して、精神的疾患の発症を検出しやすいように主観的申告データＤ１を補正する。これにより、社員が精神的疾患であるとより早期に判定したり精神的疾患を発症しているという判定精度を向上したりできる。また、社員の主観的申告データを基本的な要素として精神的疾患の発症の有無を判定するので周囲が発症に気付きにくい場合でも精神的疾患を発症している可能性が高い社員を早期に発見できる。
【００１１】
＜用語について＞
本実施形態で使用される用語について説明する。
【００１２】
精神的疾患を発症していると判定されることは、精神的疾患をすでに発症していること、及び、精神的疾患を発症するおそれや可能性があることの両方を含む。
【００１３】
精神的疾患を発症しているか否かを判定することを発症判定という。発症判定により、精神的疾患を発症していると判定されることを「発症あり」と称する。本実施形態の発症判定には、比較判定、閾値判定及び傾向判定がある。
【００１４】
社員とは、組織の構成員であり、「労働者」「従業員」「被用者」「被雇用者」「商業使用人」などのことである。正社員、契約社員、派遣社員又はアルバイトのいずれをも含む。また、役員等も含まれる。また、メンタルヘルス支援システム１００による発症判定は人間であれば適用可能である。
【００１５】
発症ありと判定された社員を発症社員という。発症社員には、メンタルヘルス支援システム１００が発症ありと判定した社員と、管理者が発症ありと判定した（判定が確定した）社員がいるが、本実施形態では必要な場合を除き区別しない。
【００１６】
メンタルヘルス支援システム１００が行う処理方法を情報処理方法という。
【００１７】
＜システム構成例＞
図２は、メンタルヘルス支援システム１００の構成を示す図の一例である。メンタルヘルス支援システム１００は、ネットワークＮを介して通信可能に接続されたサーバ４０、一台以上のクライアント２０、及び、管理者ＰＣ６０を有している。
【００１８】
ネットワークＮは主にＬＡＮ、ＷＡＮ、若しくは、インターネット等、又はこれらの組み合わせで構築される。ネットワークＮは、クライアント２０が配置されている社内などの施設内のＬＡＮ、ＬＡＮをインターネットに接続するプロバイダのプロバイダネットワーク、及び、回線事業者が提供する回線等により構築されている。ネットワークＮは有線又は無線のどちらで構築されてもよく、また、有線と無線が組み合わされていてもよい。クライアント２０が直接、回線電話網や携帯電話網に接続する場合は、ＬＡＮを介さずにプロバイダネットワークに接続することができる。また、ＬＡＮに接続するまでの経路などにBluetooth（登録商標）やZigBee（登録商標）などの無線通信規格による通信をネットワークＮが含んでもよい。
【００１９】
クライアント２０は、汎用的な情報処理装置や端末と呼ばれる装置である。社員はクライアント２０を使用してサーバ４０にアクセスし、主観的申告データ（心理的な仕事負荷(仕事の量、仕事の質)、ストレス症状(気分、疲労)、食欲(食事有無)、睡眠時間）を入力する。クライアント２０では、サーバ４０が提供するＷｅｂサイトにアクセスするためのブラウザソフトウェア又はこれと同等の機能を備えるアプリケーションソフトが動作する。社員がクライアント２０を介して入力した主観的申告データはサーバ４０のデータベースに蓄積され、精神的疾患の発症判定に利用される。
【００２０】
クライアント２０は、具体的には例えばＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン、タブレット型端末、携帯電話、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ウェアラブルコンピュータ（腕時計、サングラス、ヘッドマウントディスプレイなど）、電子黒板、テレビ会議端末、プロジェクタ等である。また、クライアント２０として画像形成装置が使用されてもよい。
【００２１】
管理者ＰＣ６０は、社員の健康管理を行う管理者が使用する情報処理装置又は端末である。管理者は例えば産業医や上司などであるが、社員本人が管理者であってもよい。管理者ＰＣ６０の具体的な装置はクライアント２０と同様である。
【００２２】
サーバ４０は、各社員から主観的申告データ及び勤怠データを受け取り、各社員が精神的疾患を発症しているか否かの発症判定を行う。すなわち、精神的疾患を発症している社員又はその可能性が高い社員を検出するスクリーニングを行う。発症判定の結果、発症ありと判定された場合、サーバ４０は管理者ＰＣ６０へ通知する。管理者は判定結果を詳細に解析して、社員をカウンセリングしたり、アドバイスを送信したりする。
【００２３】
サーバ４０は、いわゆる情報処理装置であるが、クラウドコンピューティングに対応している。したがって、１つの情報処理装置が静的に存在するほか、負荷に応じてハード的なリソースが動的に接続・切断されることで情報処理装置の構成や設置場所が柔軟に変更されてもよい。
【００２４】
≪ハードウェア構成≫
続いて、図３を用いてサーバ４０、クライアント２０、及び、管理者ＰＣ６０のハードウェア構成について説明する。図３はサーバ４０のハードウェア構成図の一例である。サーバ４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０３及び補助記憶装置２０４を備える。さらに、サーバ４０は、入力部２０５、表示制御部２０６、ネットワークＩ／Ｆ２０７及び外部機器Ｉ／Ｆ２０８を備える。なお、サーバ４０の各部は、バスＢを介して相互に接続されている。したがって、サーバ４０は情報処理装置としての機能を有する。
【００２５】
ＣＰＵ２０１は、補助記憶装置２０４に格納された各種プログラム、ＯＳ（Operating System））等を実行する。ＲＯＭ２０２は不揮発性メモリである。ＲＯＭ２０２は、補助記憶装置２０４に格納された各種プログラムを、ＣＰＵ２０１が実行するために必要なプログラム、データ等を格納する。
【００２６】
ＲＡＭ２０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の主記憶装置である。ＣＰＵ２０１によって実行される際に補助記憶装置２０４に格納された各種プログラムがＲＡＭ２０３に展開され、ＲＡＭ２０３はＣＰＵ２０１の作業領域となる。
【００２７】
補助記憶装置２０４は、ＣＰＵ２０１により実行される各種プログラム（例えば、次述するサーバプログラム４１００）及び各種プログラムがＣＰＵ２０１により実行される際に利用される各種データベースを記憶する。補助記憶装置２０４は例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性メモリである。なお、各種データベースについては後述する。
【００２８】
入力部２０５は、オペレータがサーバ４０に各種指示を入力するためのインタフェースである。例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、音声入力装置などである。
【００２９】
表示制御部２０６は、ＣＰＵ２０１からの要求により、サーバ４０が有する各種情報をカーソル、メニュー、ウィンドウ、文字、又は画像などの形態でディスプレイ２１０に表示する。表示制御部２０６は、例えばグラフィックチップやディスプレイＩ／Ｆである。
【００３０】
ネットワークＩ／Ｆ２０７は、ネットワークＮを介して、クライアント２０及び管理者ＰＣ６０と通信を行う通信装置である。例えばイーサネット（登録商標）カードであるがこれに限られない。
【００３１】
外部機器Ｉ／Ｆ２０８は、ＵＳＢケーブル、ＵＳＢメモリ、又は、各種の記憶媒体などを接続するためのインタフェースである。
【００３２】
図示したサーバ４０のハードウェア構成は、１つの筐体に収納されていたり、一まとまりの装置として備えられていたりする必要はなく、サーバ４０が備えていることが好ましいハード的な要素を示す。
【００３３】
なお、クライアント２０及び管理者ＰＣ６０も、サーバ４０と同様のハードウェア構成を有しているものとする。完全に同一である必要はないが、差異があっても本実施形態の説明には支障がないものとする。
【００３４】
＜サーバの機能＞
図４は、サーバ４０の機能ブロック図の一例を示す。サーバ４０は、送受信部１１、認証処理部１２、入力受付部１３、補正部１４、発症判定処理部１５、判定ルール管理部１６及び記憶読出部１７を有している。サーバ４０が有するこれらの各部は、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ＲＡＭ２０３上に展開されたサーバプログラム４１００に従ったＣＰＵ２０１からの命令によって動作することで実現される機能、又は提供される手段である。
【００３５】
また、サーバ４０は、図３に示されている補助記憶装置２０４やＲＡＭ２０３によって構築される記憶部４０００を有している（記憶手段の一例）。記憶部４０００には、サーバプログラム４１００、社員データＤＢ２１、申告データＤＢ２２、勤怠データＤＢ２３、勤怠補正ルールＤＢ２４、判定ルールＤＢ２５、及び判定結果データＤＢ２６が構築されている。サーバプログラム４１００は、プログラム配信用のサーバ４０から配信されたり、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶して配信されたりする。
【００３６】
以下、各データベースについて説明する。
【００３７】
【表１】
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社員データＤＢ２１には社員データテーブルが構築されている。社員データテーブルにはメンタルヘルス支援システム１００の対象となる社員のデータが登録されている。社員データテーブルは、社員番号１０１、氏名１０２、所属１０３、内線番号１０４、メールアドレス１０５の各項目を有する。社員番号１０１は社員を一意に識別するための識別情報である。社員番号１０１により各種のデータベースと社員データＤＢ２１が紐づけられる。氏名１０２、所属１０３、内線番号１０４及びメールアドレス１０５は、人事部などにより予め入力されており、必要に応じて適宜更新される。
【００３８】
【表２】
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また、社員データＤＢ２１には発症社員データテーブルが構築されている。発症社員データテーブルには、精神的疾患を発症した社員の精神的疾患に関する情報などが蓄積される。発症社員データテーブルは社員番号１０１、発症開始年月日１１２、発症終了年月日１１３、参照フラグ１１４の各項目を有する。発症開始年月日１１２と発症終了年月日１１３は精神的疾患を発症していた期間を示す。参照フラグ１１４は、後述する発症判定のうち比較判定に用いられるか否かを示す。また、参照フラグ１１４は、判定ルールの更新の際に発症社員の主観的申告データが参照されるか否かを示す。参照フラグ１１４は、管理者ＰＣ６０（すなわち、産業医や管理者）により設定される。"１"の場合は発症社員の主観的申告データが参照され、"０"の場合は参照されないことを示す。
【００３９】
参照フラグ１１４の使用方法について補足する。精神的疾患を発症したがその社員の主観的申告データにはマイナス値が少なく、精神的疾患を発症していない社員と見分けがつかない場合がある。この場合、発症社員の主観的申告データ（補正後）と発症判定の対象の社員の主観的申告データ（補正後）を比較すると、精神的疾患を発症してない社員まで発症ありと判定されてしまう。このような場合、管理者が参照フラグを"０"に設定することで、比較対象から外すことができる。判定ルールの更新に関しても同様である。
【００４０】
【表３】
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申告データＤＢ２２には、申告データテーブルが構築されている。申告データテーブルは、社員が入力した主観的申告データが発症判定に用いられるために数値化されたものである。数値化については図５を用いて説明する。申告データテーブルは、社員番号１０１、入力年月日１２１、仕事量１２２、仕事質１２３、気分１２４、疲労１２５、食欲１２６、睡眠１２７の各項目を有する。
【００４１】
入力年月日１２１は、社員が申告データを入力した日付である。仕事量１２２は、心理的な仕事負荷を数値化したものであり、社員が仕事量を普通と感じている場合を０として、−４〜＋４で示す。仕事量が多いと感じている場合がマイナス値で最大−４となり、仕事量が少ないと感じている場合がプラス値で最大＋４となる。
【００４２】
仕事質１２３は、心理的な仕事の難易度・達成へのハードルの高さを数値化したものであり、社員が仕事質を普通と感じている場合（中立状態）を０として、−４〜＋４で示す。仕事が難しい(質が高い)と感じている場合がマイナス値で最大−４となり、仕事が易しい(質が低い)と感じている場合がプラス値で最大＋４となる。
【００４３】
気分１２４は、ストレスをどの程度感じているかを数値化したものであり、気分が普通と感じている場合（中立状態）を０として、−４〜＋４で示す。気分が悪いと感じている場合がマイナス値で最大−４となり、気分が良いと感じている場合がプラス値で最大＋４となる。
【００４４】
疲労１２５はやる気の高さや精神的な疲れの少なさを数値化したものであり、社員が普通（中立状態）と感じている場合の疲労を０として、−４〜＋４で示す。疲れていると感じている場合がマイナス値で最大−４となり、疲れていないと感じている場合がプラス値で最大＋４となる。
【００４５】
食欲１２６は、食欲の有無、実際に食事を摂ったかどうかを数値化したものであり、朝昼夕の食事を全て行った場合（中立状態）を０として、−３〜０の１刻みで示す。３食全ての食事を取った場合が０で、１食抜いたごとにマイナス１とする。例として、朝食無しで昼食と夕食を取った場合は−１とし、昼食のみ取った場合は−２となる。
【００４６】
睡眠１２７は、睡眠時間を分単位で示す。睡眠は何分、睡眠を取ったかを自分で申告する値なので、本実施形態では主観的申告データとして扱われる。
【００４７】
【表４】
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申告データＤＢ２２には、申告データテーブル（補正後）が構築されている。申告データテーブル（補正後）は、申告データテーブルが後述する勤怠補正ルールで補正されたものである。したがって、項目は申告データテーブルと同じである。補正の例について社員番号"００１００３"の社員を例にして簡単に説明する。残業（時間外勤務）が０でかつ仕事量及び仕事質がマイナスである場合は、精神的に仕事の負荷を実態以上に感じているものとして、仕事量１２２、仕事質１２３、気分１２４、疲労１２５が−１される（１つ少なくなる）。詳細は図６にて説明する。
【００４８】
【表５】
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勤怠データＤＢ２３には、勤怠データテーブルが構築されている。勤怠データテーブルは、社員番号１０１、年月日１３１、出勤時刻１３２、退勤時刻１３３、残業時間１３４、遅刻１３５、早退１３６の各項目を有している。各項目の値は社員がＩＣカードをＩＣカードリーダにかざしたり、生体認証を受けたりすることで入力される。直行や直帰などをした場合は、申請により自動的に補正され、遅刻や早退として記録されない。
【００４９】
【表６】
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勤怠補正ルールＤＢ２４には勤怠補正ルールテーブルが構築されている。勤怠補正ルールテーブルは、主観的申告データの補正条件や補正内容を規定する。勤怠補正ルールテーブルはルール番号１４１、ルール概要１４２、仕事量補正値１４３、仕事質補正値１４４、気分補正値１４５、疲労補正値１４６の各項目を有している。ルール番号１４１は勤怠補正ルールを一意に識別するための識別情報である。ルール概要１４２は勤怠補正ルールの詳細を定義する。仕事量補正値１４３、仕事質補正値１４４、気分補正値１４５、疲労補正値１４６は、ルール概要１４２に該当する社員の主観的申告データの補正量である。
【００５０】
一例として、ルール概要が「残業無し期間に仕事負荷が高い」である場合、具体的には「残業０が１０日以上継続」及び「仕事量及び仕事質が-２以下」が勤怠補正ルールとなる。勤怠データから残業０が１０日以上継続している期間が検索され、その期間以降で仕事量及び仕事質が−２以下（中立状態より悪い）となっている主観的申告データが検出される。期間以降とは、例えば残業０が１０日以上継続していることが確定した日から１ヶ月間などをいう。勤怠データが「残業０が１０日以上継続」に該当し、さらに、主観的申告データが「仕事量及び仕事質が-２以下」に該当する場合、主観的申告データの仕事量、仕事質、気分、及び、疲労が全て−１される。このように補正された主観的申告データ（補正後）は申告データＤＢ２２に記憶される。
【００５１】
ルール番号１４１が１，２の勤怠補正ルールは、仕事量等がそれほど多くないのに、主観的申告データが低下している（マイナス値）社員を検出するものとなっている。このような勤怠補正ルールにより、主観的申告データの値はそれほど小さくなくても（マイナス値として大きくなくても）、主観的申告データの値が補正され発症ありと判定されやすくなる。つまり、社員が主観的に軽視している精神的状態を増幅して検出することが可能になる。
【００５２】
また、ルール番号が３のルール概要「休日翌日にストレス症状が高い」のように、勤怠補正ルールには主観的申告データのみが登録されていてもよい。休日翌日にストレス症状が高いことは、精神的負荷が大きいことが知られているため、このような特定の精神的状態を検出した場合にはそれだけで主観的申告データを補正できる。したがって、カウンセリングの対象としやすくなる。
【００５３】
また、ルール番号が４のルール概要「残業時間が非常に長い」のように、勤怠補正ルールには勤怠データのみが登録されていてもよい。例えば、残業時間などが非常に長い場合にはそれだけで主観的申告データをより悪い値（マイナスの数値を大きくする）に補正する。社員によっては主観的申告データをより良好な値で申告する傾向がある場合があるが、残業時間などが非常に多い場合にはそれだけで主観的申告データを補正できる。したがって、カウンセリングの対象としやすくなる。
【００５４】
【表７】
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判定ルールＤＢ２５には判定ルールテーブル（閾値判定）が構築されている。判定ルールテーブル（閾値判定）は、発症判定のうち閾値判定に用いられる閾値が登録されている。申告データテーブル（補正後）のある一定期間のマイナス値の合計が、判定ルールテーブル（閾値判定）の閾値を超えているかどうかが判定される。判定ルールテーブル（閾値判定）を用いた発症判定を閾値判定という。
【００５５】
判定ルールテーブル（閾値判定）は、ルール番号１５１、判定期間１５２、仕事量１５３、仕事質１５４、気分１５５、疲労１５６、食欲１５７、睡眠不足１５８、睡眠指標１５９の各項目を有する。ルール番号１５１は判定のルールを識別するための識別情報である。判定期間１５２（第一期間の一例）は、閾値判定に用いる申告データテーブル（補正後）の入力期間である。仕事量１５３、仕事質１５４、気分１５５、疲労１５６、食欲１５７及び睡眠不足１５８（これらは第一閾値の一例）は、申告データテーブル（補正後）の対応する項目の合計と比較される閾値を示す（マイナス値）。睡眠指標１５９は妥当だと考えられる１日当たりの睡眠時間である。睡眠不足１５８は、睡眠指標１５９に対し足りないことが精神的疾患の要因となりうる不足分を判定期間で合計した値である。
【００５６】
ルール番号１５１が１の判定期間１５２が３０日、仕事量１５３が−６０である場合を例にして説明する。判定期間１５２が３０日なので、発症判定の実行日から３０日まで遡った期間の申告データテーブル（補正後）の仕事量が合計される。この値を閾値である−６０と比較する。−６０以下であった場合は発症判定の結果、精神的疾患を発症している疑いがあるものとして、社員番号が後述する判定結果データＤＢ２６に蓄積される。
【００５７】
【表８】
2017033244.tif 000010
判定ルールＤＢ２５には、判定ルールテーブル（傾向判定）が構築されている。判定ルールテーブル（傾向判定）は、発症判定のうち判定期間（第二期間の一例）と傾向判定に用いられる閾値（第二閾値の一例）が登録されている。申告データテーブル（補正後）のある一定期間のマイナス値の入力回数が、判定ルールテーブル（傾向判定）の閾値を超えているかどうかが判定される。判定ルールテーブル（傾向判定）を用いた発症判定を傾向判定という。
【００５８】
判定ルールテーブル（傾向判定）の項目は判定ルールテーブル（閾値判定）と同様である。ただし、仕事量１５３、仕事質１５４、気分１５５、疲労１５６、食欲１５７、睡眠不足１５８にはマイナス値の入力回数の合計値が登録されている。例えば、睡眠不足１５８は、社員が申告した睡眠時間が睡眠指標１５９より小さい回数と比較される閾値である。
【００５９】
ルール番号１５１が１の判定期間１５２が３０日、仕事量１５３が１０である場合を例にして説明する。判定期間１５２が３０日なので、発症判定の実行日から３０日まで遡った期間分、申告データテーブル（補正後）から仕事量を取得し、マイナス値が入力されていた回数を合計する。そして閾値の１０と比較する。１０以上であった場合は発症ありとして、後述する判定結果データＤＢ２６に社員番号が蓄積される。
【００６０】
なお、閾値判定、傾向判定、共に主観的申告データ（補正後）の各項目のうちどれか１つでも判定ルールに適合した場合、発症ありと判定される。社員が、発症判定に主観的申告データの任意の項目を適用したくない場合、その項目の設定値に何も含めず空欄とする。あるいは、その旨のフラグを設定する。
【００６１】
【表９】
2017033244.tif 000011
判定結果データＤＢ２６には、判定結果データテーブルが構築されている。判定結果データテーブルは、発症判定の結果、発症ありと判定された社員の判定結果が蓄積されるテーブルである。判定結果データテーブルは、結果番号１６１、判定年月日１６２、社員番号１０１、比較判定結果１６３、閾値判定結果１６４、傾向判定結果１６５の各項目を有する。結果番号１６１は、判定結果を一意に識別するための識別情報である。判定年月日１６２は発症判定した日付である。
【００６２】
比較判定結果１６３は、精神的疾患を発症している社員の主観的申告データ（補正されていてもいなくてもよい）と判定対象の社員の主観的申告データ（補正後）とが比較された結果である。比較判定結果１６３は、発症社員番号１６６と発症結果１６７を有している。発症社員番号１６６は、判定対象の社員の主観的申告データ（補正後）と主観的申告データ（補正されていてもいなくてもよい）がある程度一致した社員（発症社員）の社員番号である。発症結果１６７には、発症社員のどのような主観的申告データ（補正されていてもいなくてもよい）とどの程度一致したのかが分かる情報が保存される。発症結果の書式は以下のとおりである。なお、複数の発症社員とある程度の一致した場合、全ての発症社員と比較された結果が登録される。
［発症社員番号：項目＝一致率，項目＝一致率…＝一致率：判定に使った発症社員の申告データ期間］
したがって、発症結果の一例は以下のようになる。
※１：［001003：仕事量＝７０％,疲労＝８０％：2014/04/01−2014/04/30］，［002xxx：気分＝８５％：2014/09/01−2014/09/30］
※２：［001003：仕事量＝８０％,疲労＝９０％：2014/09/01−2014/09/30］
閾値判定結果１６４は、閾値判定の結果であり、ルール番号１５１とＮＧ項目１６８を有する。ルール番号１５１は、閾値判定で発症ありと判定された判定ルールのルール番号である。ＮＧ項目１６８はその判定ルールで発症ありと判定された際の項目名と判定に用いられた実測値である。ＮＧ項目１６８の書式例は以下のとおりである。発症判定でＮＧとなったルール番号と項目別に実測値が登録される。なお、複数のルール番号でＮＧとなった場合、全てのルール番号について結果が登録される。
［ルール番号：項目＝値，項目＝値，…，項目＝値］
したがって、ＮＧ項目の一例は以下のようになる。
※３：［1：仕事量＝-70，疲労＝-90］，［3：仕事量＝-130］
※４：［1：仕事量＝-80，疲労＝-95］
傾向判定結果１６５は、傾向判定の結果であり、ルール番号１５１とＮＧ項目１６８を有する。記載の書式は閾値判定結果１６４と同じである。
※５：［1：仕事量＝21，疲労＝25］，［2：仕事量＝21，疲労＝25］，［3：仕事量＝21，疲労＝25］
※６：［1：仕事量＝16，疲労＝18］
<<サーバが提供する機能又は提供される手段>>
送受信部１１は、図３に示したＣＰＵ２０１及びネットワークＩ／Ｆ等により実現され、クライアント２０及び管理者ＰＣ６０との間で各種のデータを送受信する。例えば、クライアント２０及び管理者ＰＣ６０はＨＴＴＰやＨＴＴＰｓでＷｅｂページを要求し、サーバ４０はＨＴＭＬで記述されたＷｅｂページを送信する。これに対し、クライアント２０はユーザが入力した主観的申告データをサーバ４０に送信する。少なくとも送受信部１１は勤怠データや主観的申告データをクライアント２０から取得する。送受信部１１は勤怠情報取得手段の一例である。
【００６３】
認証処理部１２は、図３に示したＣＰＵ２０１等により実現され、社員を認証する。具体的には社員が送信した社員番号とパスワードの組が予め保持しているものと一致するか否かにより、認証が成立するか否かを判定する。指紋などの生体認証情報が用いられてもよいし、外部の認証サーバに認証を依頼してもよい。
【００６４】
入力受付部１３は、図３に示したＣＰＵ２０１等により実現され、クライアント２０から送信された主観的申告データを数値に変換する。詳細は図５にて説明される。入力受付部１３は精神状態情報取得手段の一例である。
【００６５】
補正部１４は、図３に示したＣＰＵ２０１等により実現され、勤怠データ又は主観的申告データの少なくとも一方が勤怠補正ルールに適合した場合、勤怠補正ルールにしたがって主観的申告データを補正することで、主観的申告データ（補正後）を作成する。補正部１４は補正手段１４の一例である。
【００６６】
発症判定処理部１５は、図３に示したＣＰＵ２０１等により実現され、主観的申告データ（補正後）と判定ルール、又は、主観的申告データ（補正後）と発症社員の主観的申告データ（補正後）を比較して、社員が精神的疾患を発症しているか否かを判定する発症判定を行う。後述するように補正されていない主観的申告データと比較してもよい。発症判定処理部１５は判定手段の一例である。
【００６７】
判定ルール管理部１６は、図３に示したＣＰＵ２０１等により実現され、判定ルールを管理するものであり、発症社員の主観的申告データ（補正後）を用いて判定ルールを作成し、判定ルールＤＢ２５に登録する。判定ルール管理部１６は登録手段の一例である。
【００６８】
記憶読出部１７は、図３に示したＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０３及び補助記憶装置２０４等により実現され、記憶部４０００に対し各種のデータを書き込んだり、記憶部４０００からデータを読み出したりする。記憶読出部１７は取得手段の一例である。
【００６９】
＜主観的申告データの入力＞
図５は、クライアント２０のディスプレイ２１０に表示される主観的申告データの入力画面５０００の一例を示す。社員は例えば毎朝、就業前に入力画面を表示させ主観的申告データを入力する。入力画面５０００は、仕事量選択欄５０１、仕事質選択欄５０２、気分選択欄５０３、疲労選択欄５０４、食事選択欄５０５、及び、睡眠時間入力欄５０６、を有している。
【００７０】
仕事量選択欄５０１には、「非常に多い」「多い」「普通」「少ない」「非常に少ない」という文字と共にラジオボタン５１１が表示される。仕事質選択欄５０２には、「非常に難しい」「難しい」「普通」「易しい」「非常に易しい」という文字と共にラジオボタン５１２が表示される。気分選択欄５０３には、「大変良い」「良い」「普通」「悪い」「大変悪い」という文字と共にラジオボタン５１３が表示される。疲労選択欄５０４には、「とてもある」「ある」「普通」「ない」「全くない」という文字と共にラジオボタン５１４が表示される。食事選択欄５０５には、「朝」「昼」「夕」という文字と共にチェックボックス５１５が表示される。睡眠時間入力欄５０６には数値が入力される入力欄５１６が表示されている。
【００７１】
社員は、クライアント２０の入力部２０５を操作して、ラジオボタン５１１〜５１４、チェックボックス５１５及び入力欄５１６に必要事項を入力して登録ボタン５０７を押下する。これにより、主観的申告データがサーバ４０に送信される。なお、キャンセルボタン５０８が押下されると全ての入力内容が破棄される。
【００７２】
サーバ４０の入力受付部１３は、送信された主観的申告データを数値に変換する。仕事量選択欄５０１、仕事質選択欄５０２、気分選択欄５０３、疲労選択欄５０４は五段階評価なので、例えば以下の用に変換する。
左から１番目＝−４点、左から２番目＝−２点、左から３番目＝０点、左から４番目＝２点、左から５番目＝４点
食事選択欄５０５については、チェックされているチェックボックス５１５の数を−１倍する。睡眠時間入力欄５０６については、入力された数値に６０分を乗じて分単位の睡眠時間に変換する。このようにして数値に変換された主観的申告データは申告データＤＢ２２の申告データテーブルに記憶される。
【００７３】
＜動作手順＞
<<主観的申告データの補正>>
図６は、主観的申告データの補正手順を示すフローチャート図の一例である。図６の処理は、主観的申告データがクライアント２０からサーバ４０に送信されるとスタートする。
【００７４】
まず、補正部１４は、申告データＤＢ２２から社員１人分の主観的申告データを取得する(Ｓ１０)。
【００７５】
次に、勤怠補正ルールＤＢ２４から勤怠補正ルールテーブルを取得する（Ｓ２０）。
【００７６】
次に、補正部１４は、勤怠データＤＢ２３から社員の勤怠データを取得する(Ｓ３０)。
【００７７】
補正部１４は、勤怠補正ルールに適合する勤怠データ又は主観的申告データの少なくとも一方があるか否かを判定する（Ｓ４０）。例えば、勤怠補正ルールが「残業なし期間に仕事負荷が高い」であり具体的には「残業０が１０日以上継続かつ仕事量及び仕事質が−２以下」であるものとする。補正部１４は、勤怠データを読み出し、残業０が１０日以上継続している勤怠データを検出する。この勤怠データが検出された場合、残業０が１０日以上継続していた後の期間で仕事量及び仕事質が−２以下の主観的申告データを検出する。例えば、後の期間は１ヶ月程度である。
【００７８】
このような勤怠データと主観的申告データが検出された場合（補正の必要がある場合）、補正部１４は、勤怠補正ルールの仕事量補正値１４３等を用いて主観的申告データを補正する（Ｓ５０）。
【００７９】
次に、補正部１４は、別の勤怠補正ルールがあるかどうかを判定する（Ｓ６０）。
【００８０】
別の勤怠補正ルールがある場合（Ｓ６０のＹｅｓ）、補正部１４は該勤怠補正ルールについてステップＳ２０〜Ｓ５０を実行する。
【００８１】
別の勤怠補正ルールがない場合（Ｓ６０のＮｏ）、補正部１４は補正処理実行後の主観的申告データ(補正後)を申告データＤＢ２２に記憶させる(Ｓ７０)。
【００８２】
次に、次の社員がいるかどうかを判定する（Ｓ８０）。社員がいる場合（Ｓ８０のＹｅｓ）、ステップＳ１０〜Ｓ７０を実行する。
【００８３】
<<発症判定  比較判定>>
図７は、発症判定のうち比較判定の手順を示すフローチャート図の一例である。比較判定とは、発症社員の主観的申告データ（補正後）と発症判定の対象の社員の主観的申告データ（補正後）とを比較することをいう。比較の対象として発症社員の主観的申告データ（補正後）が用いられるのは、発症社員が主観的申告データ（補正後）により発症ありと判定されている場合である。発症社員が補正前の主観的申告データにより発症ありと判定されている場合、発症判定の対象の社員の主観的申告データ（補正後）は発症社員の補正前の主観的申告データと比較される。図７では、比較の対象として発症社員の主観的申告データ（補正後）が用いられる場合を説明する。なお、図７の処理は、例えば、１日１回、処理負荷が低い時間帯に実行される。
【００８４】
発症判定処理部１５は、申告データＤＢ２２から社員１人分の主観的申告データ（補正後）を取得する(Ｓ１０)。
【００８５】
次に、発症判定処理部１５は社員データＤＢ２１から発症社員１人分の発症社員データを取得する(Ｓ２０)。
【００８６】
そして、発症判定処理部１５は参照フラグが１であるかどうかを判定する(Ｓ３０)。
【００８７】
参照フラグが１である場合（Ｓ３０のＹｅｓ）、発症判定処理部１５は発症社員の主観的申告データ（補正後）を取得する(Ｓ４０)。発症社員データテーブルには発症社員の社員番号が登録されているので、社員番号をキーにして主観的申告データテーブル（補正後）から主観的申告データ（補正後）を取得する。
【００８８】
そして、発症判定処理部１５は、発症社員の精神的疾患の発症期間内の主観的申告データ（補正後）と発症判定の対象の社員の主観的申告データ（補正後）を比較する（Ｓ５０）。例えば、発症社員の精神的疾患の発症期間が2014/04/01−2014/04/30であれば、発症社員のこの一ヶ月分の主観的申告データ（補正後）を項目ごとに足し算する。発症判定の対象の社員の主観的申告データ（補正後）から、発症判定の実行日を含む直前の一ヶ月分の主観的申告データ（補正後）を項目ごとに足し算する。各項目ごとに、発症社員の合計値に対し、発症判定の対象の社員の合計値の比率が閾値以上なら、該項目について判定結果をＮＧとする。閾値は例えば７０％等とすればよいがこれに限られない。
【００８９】
次に、発症判定処理部１５は、発症社員の精神的疾患の発症期間前の主観的申告データ（補正後）と、発症判定の対象の社員の主観的申告データ（補正後）を比較する（Ｓ６０）。発症社員の精神的疾患の発症期間が2014/04/01−2014/04/30であれば、2014/03/31以前の所定期間の主観的申告データ（補正後）を使用する。この所定期間は、一ヶ月〜三ヶ月程度であり、有効と考えられる期間が採用される。発症判定の対象の社員についても発症判定の実行日を含む直前の所定期間の主観的申告データ（補正後）を採用する。
【００９０】
精神的疾患を発症する場合、発症前の主観的申告データに兆候が現れる可能性が高いので、ステップＳ６０の判定により、精神的疾患を発症している社員を早期に検出可能になる。
【００９１】
発症判定処理部１５は、次の発症社員がいるか否かを判定する（Ｓ７０）。ステップＳ７０の判定がＹｅｓの場合、ステップＳ３０〜Ｓ６０が実行される。
【００９２】
ステップＳ７０の判定がＮｏの場合、判定結果にＮＧがあったか否かを判定する（Ｓ８０）。
【００９３】
判定結果がＮＧであった場合（Ｓ８０のＹｅｓ）、発症判定処理部１５は発症ありと判定し、判定結果データテーブルの比較判定結果１６３に発症社員番号１６６と発症結果１６７を登録する（Ｓ９０）。
【００９４】
発症判定処理部１５は次の社員がいるかどうかを判定し（Ｓ１００）、社員がいる場合は、ステップＳ１０〜Ｓ９０を実行する。
【００９５】
<<発症判定  閾値判定・傾向判定>>
図８は、発症判定のうち閾値判定又は傾向判定の手順を示すフローチャート図の一例である。図８の処理は、例えば、１日１回、処理負荷が低い時間帯に実行される。
【００９６】
発症判定処理部１５は、申告データＤＢ２２から社員１人分の主観的申告データ（補正後）を取得する(Ｓ１０)。
【００９７】
発症判定処理部１５は、判定ルールＤＢ２５から判定ルール（閾値判定）を１つ取得する（Ｓ２０）。
【００９８】
発症判定処理部１５は、判定ルール（閾値判定）を主観的申告データ（補正後）に適用して、発症判定を行う（Ｓ３０）。すなわち、主観的申告データ（補正後）のうち判定ルール（閾値判定）の期間の各項目の値を合計し、判定ルール（閾値判定）と比較する。複数の項目のうち１つでも合計値が閾値以下の場合、判定結果がＮＧと判定される。
【００９９】
次に、発症判定処理部１５は、別の判定ルール（閾値判定）があるか否かを判定する（Ｓ４０）。
【０１００】
別の判定ルール（閾値判定）がある場合（Ｓ４０のＹｅｓ）、発症判定処理部１５はステップＳ２０、Ｓ３０を実行する。
【０１０１】
別の判定ルール（閾値判定）がない場合（Ｓ４０のＮｏ）、発症判定処理部１５は判定結果がＮＧであるかどうかを判定する（Ｓ５０）。
【０１０２】
ステップＳ５０の判定がＹｅｓの場合、発症判定処理部１５は発症ありと判定して、判定結果データＤＢ２６の判定結果データテーブルに判定結果を登録する（Ｓ６０）。
【０１０３】
次に、次の社員がいるかどうかを判定する（Ｓ７０）。社員がいる場合（Ｓ７０のＹｅｓ）、ステップＳ１０〜Ｓ６０を実行する。
【０１０４】
図８では、発症判定のうち閾値判定を説明したが、傾向判定についても同様に実行できる。判定ルール（閾値判定）による発症判定に加え判定ルール（傾向判定）による発症判定を行うことで、判定ルール（閾値判定）では、発症ありとは判定されない社員でも、マイナス値の主観的申告データを入力する傾向が高い社員を発症ありと判定することができる。このように、比較判定、閾値判定及び傾向判定の３つの異なる発症判定を行うことで、発症社員を検出しやすくなる。発症社員データ、判定ルール（閾値判定）、及び、判定ルール（傾向判定）は比較情報の一例である。
【０１０５】
<<判定ルールの登録>>
本実施形態では、判定ルールＤＢ２５の判定ルール（閾値判定）及び判定ルール（傾向判定）は、精神的疾患を発症した社員の主観的申告データを基に、判定ルール管理部１６によって適宜更新される。
【０１０６】
図９は、判定ルールの登録手順を説明するフローチャート図の一例である。図９の処理は発症社員データテーブルに新たな発症社員が登録されるとスタートする。
【０１０７】
判定ルール管理部１６は、社員データＤＢ２１の発症社員データを取得する（Ｓ１０）。
【０１０８】
次に、取得した発症社員データの参照フラグが１であるかどうかを判定する（Ｓ２０）。参照フラグが１でない場合、図９の処理は終了する。
【０１０９】
参照フラグが１の場合、発症社員の主観的申告データ（補正後）を取得する(Ｓ３０)。
図７と同様に、発症社員の主観的申告データ（補正後）が用いられるのは、発症社員が主観的申告データ（補正後）により発症ありと判定されている場合である。補正されていない主観的申告データが用いられてもよい。
【０１１０】
発症社員データテーブルには社員番号が登録されているので、判定ルール管理部１６は、この社員番号の主観的申告データ（補正後）を主観的申告データテーブル（補正後）から読み出す。
【０１１１】
次に、判定ルール管理部１６は、発症社員の主観的申告データ（補正後）を解析して判定ルール（閾値判定）及び判定ルール（傾向判定）を新規に作成する(Ｓ４０)。発症開始年月日が分かっているので、発症開始年月日を基準に３０日、４５日、６０日などの期間を遡って、各項目の合計値を算出する。各項目ごとの合計値は、精神的疾患を発症しているか否かを判定するための閾値候補である。判定ルール（傾向判定）についても同様に作成できる。したがって、各項目ごとの合計値やマイナス値の回数にマージンを設定することで新しい判定ルールを作成できる。なお、管理者が判定ルール（閾値判定）及び判定ルール（傾向判定）を作成してもよい。
【０１１２】
そして、判定ルール管理部１６は、作成した判定ルールを既存の判定ルールと比較する(Ｓ５０)。例えば、ステップＳ４０で作成した判定ルールと判定期間が同じ判定ルールを検出し、項目ごとに差の二乗和を算出して合計する。合計が閾値未満なら類似していると判定できる。また、全ての項目を比較するのでなく、１つ以上の項目が類似しているか否かを判定してもよい。例えば、任意の１〜Ｎ個（Ｎは項目の数−１）の項目を抽出して、既存の判定ルールの同じ項目と比較する。
【０１１３】
ステップＳ５０の比較の結果、判定ルール管理部１６は既存の判定ルールとの類似性の有無を判定する(Ｓ６０)。類似性がある場合（Ｓ６０のＹｅｓ）、図９の処理は終了する。
【０１１４】
類似性がない場合（Ｓ６０のＮｏ）、判定ルール管理部１６はステップＳ４０で作成された判定ルールの登録を行うかどうかを判定する（Ｓ７０）。具体的には、ステップＳ４０で作成された判定ルールが管理者ＰＣ６０に送信され、管理者が登録の有無を判定する。管理者は管理者ＰＣ６０を操作して判定結果をサーバ４０に送信する。
【０１１５】
判定ルール管理部１６は、管理者が登録すると判定した場合（Ｓ７０のＹｅｓ）、ステップＳ４０で作成した判定ルールを判定ルールＤＢ２５に登録する（Ｓ８０）。すなわち、重複しないルール番号を採番し、適切な睡眠指標１５９に対する睡眠不足１５８を算出する。仕事量１５３、仕事質１５４、気分１５５、疲労１５６及び食欲１５７についてはステップＳ４０で作成した値が登録される。
【０１１６】
このように、判定ルールを登録することで判定ルールが増えるので、発症ありと判定しやすくなる。
【０１１７】
＜補正されていない主観的申告データを用いた発症判定＞
本実施形態では、主観的申告データ（補正後）と判定ルールとを比較して発症判定を行っている。しかし、補正されていない主観的申告データと判定ルールとを比較して発症判定を行ってもよい。
【０１１８】
また、主観的申告データ（補正後）と補正されていない主観的申告データの両方でそれぞれ判定ルールと比較することも有効である。この場合、主観的申告データ（補正後）と補正されていない主観的申告データのどちらかで発症ありと判定されれば、判定結果データＤＢ２６に判定結果が登録される。
【０１１９】
図１０は、発症判定処理部１５が発症判定を行う手順を示すフローチャート図の一例である。
【０１２０】
まず、発症判定処理部１５は、主観的申告データ（補正後）を用いて発症判定を行う（Ｓ１０）。すなわち、比較判定、閾値判定及び傾向判定をそれぞれ行う。
【０１２１】
また、発症判定処理部１５は、補正されていない主観的申告データを用いて発症判定を行う（Ｓ２０）。すなわち、比較判定、閾値判定及び傾向判定をそれぞれ行う。
【０１２２】
発症判定処理部１５は、主観的申告データ（補正後）と補正されていない主観的申告データのどちらかで発症ありと判定されたかどうかを判定する（Ｓ３０）。
【０１２３】
ステップＳ３０の判定がＹｅｓの場合、発症判定処理部１５は判定結果データＤＢ２６に判定結果を登録する（Ｓ４０）。なお、判定結果データＤＢ２６には、主観的申告データ（補正後）と補正されていない主観的申告データのどちらで発症ありと判定されたのかを記録することが好ましい。
【０１２４】
例えば、主観的申告データ（補正後）では発症ありと判定されたが、補正されていない主観的申告データでは発症ありと判定されないものとする。この場合、精神的疾患を発症する可能性が高いがまだ発症していないと判断することができ、管理者はカウンセリングなどを早期に実施すべきであると判定できる。
【０１２５】
また、主観的申告データ（補正後）で発症ありと判定され、さらに、補正されていない主観的申告データでも発症ありと判定された場合、精神的疾患をすでに発症している可能性があると判定できる。したがって、カウンセリングなどを迅速に実施すべきであることが分かる。
【０１２６】
このように、主観的申告データ（補正後）と補正されていない主観的申告データの両方で発症判定することで、適切なスクリーニングが可能になる。
【０１２７】
以上説明したように、本実施形態のメンタルヘルス支援システム１００は、勤怠データ又は主観的申告データを利用して主観的申告データを補正するので、より早期に精神的疾患であると判定したり精神的疾患であるという判定精度を向上したりできる。
【０１２８】
＜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。
【０１２９】
例えば、図４などの構成例は、サーバ４０による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。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。サーバ４０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。
【０１３０】
また、メンタルヘルス支援システム１００は複数のサーバ４０を有していてもよく、メンタルヘルス支援システム１００の機能が複数のサーバ４０に分散して配置されていてもよい。
【０１３１】
また、サーバ４０が記憶部４０００に有する各データベースの１つ以上はネットワークＮ上に存在していてもよい。
【０１３２】
また、本実施形態では、サーバ＆クライアントシステムの発症判定を説明したが、スタンドアロン型の情報処理装置が発症判定を行うこともできる。
【０１３３】
また、本実施形態では主観的申告データを小さくする（マイナス値を大きくする）補正について説明したが、主観的申告データを大きくするように補正してもよい。
【符号の説明】
【０１３４】
１３    入力受付部
１４    補正部
１５    発症判定処理部
１６    判定ルール管理部
１７    記憶読出部
２０    クライアント
４０    サーバ
１００  メンタルヘルス支援システム
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１３５】
【特許文献１】特開２００８−１２９８０５号公報
【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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