"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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。<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。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。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、GPSGlobalPositioningSystem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。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。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。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。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-ROMCompactDiskReadOnlyMemoryドライブ214またはフレキシブルディスクFD:FlexibleDisk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。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/F206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。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。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。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。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。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、IPInternetProtocolネットワークに従うLANLocalAreaNetwork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。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。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:SaturationPulseOxygen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。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。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。<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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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×m1α2×m2α3×m3α4×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。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。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。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。<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。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。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。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21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54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。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。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。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。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Stとを用いて、以下のような数式を用いて算出できる。ストレス評価値P=St-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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。<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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。<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。<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。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。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。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。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。"