"生体情報を測定する生体情報測定部と、健康情報を測定する健康情報測定部と、測定した前記生体情報を蓄積する生体情報蓄積部と、測定した前記健康情報を蓄積する健康情報蓄積部と、蓄積した前記生体情報から健康異常を検出する健康異常検出部と、前記健康異常検出部によって健康異常が検出された場合に、蓄積された前記生体情報と前記健康情報とに基づいて、予め設定された確率統計モデルによって健康異常の要因を推測し、前記健康異常の要因に関連するアドバイスを生成する健康アドバイス生成部とを備える事を特徴とする健康管理システム。前記確率統計モデルはベイジアンネットワークであることを特徴とする請求項1記載の健康管理システム。被管理者に健康状態を問い合わせる問診部を更に有し、前記確率統計モデルは、前記問診部による問診の結果によりネットワークノードの事前確率を変更する事を特徴とする請求項2記載の健康管理システム。上述の特許文献1の健康管理システムは、被管理者の測定されたバイタルデータの傾向を分析し、上昇傾向、下降傾向等の傾向を表示するだけでなく、バイタルデータ異常が生じたときに、過去の問診を遡って回答の変化の傾向を調べて異常要因を判断して利用者に通知する。そして異常の要因を提示する際に特定メッセージも提示し、利用者の不安感を増大しないようにするというものである。しかしながら、特許文献1の健康管理システムは、毎日繰り返し実施した問診に長期的な異常要因が存在した場合に健康度が変化した要因を推定できる構成であり、異常要因が発症した当初は過去のデータがないため異常要因を推定することはできないという課題がある。そこで本発明は、長期的な異常が発生していなくても健康度が変化した要因をより精度良く推定し、良好な健康状態を維持するための健康管理情報を提供することができる健康管理システムを提供することを目的とする。本発明は、上記した従来の技術の課題を解決するため、生体情報を測定する生体情報測定部220、230、240、250と、健康情報を測定する健康情報測定部260と、測定した前記生体情報を蓄積する生体情報蓄積部122と、測定した前記健康情報を蓄積する健康情報蓄積部124と、蓄積した前記生体情報から健康異常を検出する健康異常検出部131と、前記健康異常検出部によって健康異常が検出された場合に、蓄積された前記生体情報と前記健康情報とに基づいて、予め設定された確率統計モデル133によって健康異常の要因を推測し、前記健康異常の要因に関連するアドバイスを生成する健康アドバイス生成部130とを備える事を特徴とする健康管理システムを提供する。上記の健康管理システムにおいて、前記確率統計モデルはベイジアンネットワークであることが望ましい。上記の健康管理システムにおいて、被管理者に健康状態を問い合わせる問診部132を更に有し、前記確率統計モデルは、前記問診部による問診の結果によりネットワークノードの事前確率を変更する事が望ましい。本発明の健康管理システムによれば、長期的な異常が発生していなくても健康度が変化した要因を精度良く推定し、良好な健康状態を維持するための健康管理情報を提供することができる。<実施形態>以下、本発明の健康管理システムの実施形態につき、添付図面を参照して説明する。図1は健康管理システムの概略構成図である。健康管理システムは健康管理装置100と健康度測定装置200から構成され、通常一つの健康管理装置100に対して複数の健康度測定装置200がインターネット回線や電話回線等のネットワーク回線を介して接続される。健康管理装置100は複数の被管理者の健康情報や生体情報を集中して管理する装置で、病院や保険所等に設置される。健康度測定装置200は被管理者個々の健康情報や生体情報を測定するとともに健康管理装置100との情報のやり取りを行う装置で、被管理者の居室等に設置される。図2に健康度測定装置200の概略構成図を示す。健康度測定装置200に設置されたルータ212には、ADSLモデムやCATVモデムあるいはONUなどのインターネット接続機器図示せずとともにネットワークセキュリティ機器が収納され、ネットワーク回線と接続する役割を果たす。ルータ212が有する複数のポートにLANケーブルを介して複数のネットワーク機器、図示例ではネットワーク端末214とネットワークアダプタ213が接続されている。ネットワーク端末214はユーザーが情報を入力したり、健康度測定装置200の測定結果や健康管理装置100から受け取った情報を表示する端末装置で、アプリケーションとしてネットワーク通信機能やウェブブラウザ機能などを搭載しているものであれば十分である。または。簡易な専用端末でも良く、ルータまで含めたスマートフォン、携帯電話の類でもかまわない。ネットワークアダプタ213は、特定小電力無線通信、RFID或いはブルートゥースBluetooth登録商標のような近距離の無線通信機能とネットワーク通信機能とを有し、後述する体温計220、体重計230、体脂肪率計240、血圧計250、活動量計260等の測定機器との間で無線通信を行うとともに、ネットワーク端末214との通信やインターネットを介した健康管理装置100との通信を行うものである。すなわち、ネットワークアダプタ213の通信可能エリア内に存在する体温計220、体重計230、体脂肪率計240、血圧計250、活動量計260等の測定機器から、送信元および送信先のIDを含む無線信号が送信され、この無線信号をネットワークアダプタ213が受信すると、ネットワークアダプタ213は、受信した信号のプロトコル変換を行い、送信先のIDが示すネットワーク機器ネットワーク端末214或いは健康管理装置100へ信号を送信する。ネットワークアダプタ213とネットワーク端末214や各測定機器との接続は無線に限らず、有線で接続されていてももちろん良い。体温計220は、サーミスタなどの温度変換機能をもつ温度センサ221と、温度センサ221から受け取った信号をA/D変換して温度測定信号として出力する測定制御部222と、ネットワークアダプタ213との間で特定小電力無線通信、或いはブルートゥースのような近距離の無線通信によって信号を所定フォーマットで送出する無線通信部223とを備えている。体重計230は、重量センサ231と、重量センサ231からの信号をA/D変換して重量測定信号として出力する測定制御部233と、液晶ディスプレイ等から構成され、測定結果などを表示する表示部232と、ネットアダプタ213との間で特定小電力無線通信或いはブルートゥースのような近距離の無線通信によって信号を所定フォーマットで送出する無線通信部234とを備えている。体脂肪率計240には、左右2つの電極部間に微弱な電流を流して、人体の電気抵抗生体インピーダンスを測定する生体インピーダンス測定部241と、体重を測定する重量センサ242と、液晶ディスプレイ等から構成され、測定結果などを表示する表示部243と、体脂肪率計240の動作モードを計測モードや設定モード等に切り替える操作や、設定モードにおいて個人の属性データ例えば年齢、性別、身長などを入力する操作を行うための入力操作部244と、生体インピーダンス測定部241の測定結果をもとに測定対象者の体脂肪率を演算により求めるとともに、体重や体脂肪率の測定結果を表示部243の画面に表示させる演算処理部245と、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリで構成され、演算処理部245の演算結果や個人の属性データなどを記憶する記憶部246と、ネットワークアダプタ213との間で特定小電力無線通信或いはブルートゥースのような近距離の無線通信を行う無線通信部247とを備えている。血圧計250は、測定対象者が腕を通す腕帯を有し、被測定対象者が腕帯に腕を通した状態で、腕帯により腕を圧迫した際の脈の振動から血圧を測定オシロメトリックする血圧測定部251と、電源のオン/オフや測定の開始操作などの操作を行うための入力操作部252と、血圧計250の全体的な制御を行う演算処理部253と、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリで構成され、測定用のプログラムや測定データを記憶する記憶部254と、ネットアワークアダプタ213との間で特定小電力無線通信或いはブルートゥースのような近距離の無線通信を行う無線通信部255とを備えている。活動量計260は、装置本体を被管理者のベルト等に装着して使用される。装置本体には、例えば3軸の加速度センサ261と、加速度センサ261の出力信号をA/D変換して得た検出出力をもとに、活動量計260を装着した被管理者の活動量を演算する演算処理部263と、入力操作部264と、例えばフラッシュメモリなどの不揮発性メモリから構成され、演算処理部263の演算結果や個人の属性データなどを記憶する記憶部265と、液晶ディスプレイ等から構成され、測定結果などを表示する表示部262と、ネットワークアダプタ213との間で特定小電力無線通信、或いはブルートゥースのような近距離の無線通信を行う無線通信部266とを備えている。入力操作部264は、活動量計260の動作モードを計測モード、データ設定モード又はデータ転送モード等に切り替えるモード切替操作や、表示部262に表示される表示画面でのカーソル操作や確認操作、或いは、データ設定モードにおいて活動量の算出に用いる個人の属性データ例えば年齢、性別、身長、体重、目的、健康状態既往症歴、地域を入力するデータ入力操作に用いられる。演算処理部263は、活動量計260に予め組み込まれたプログラムに基づいて、被管理者の身体活動量を算出するためのデータ処理を行うものであり、活動量計260の動作モードが入力操作部264を用いてデータ設定モードに切り替えられると、表示部262の表示を制御してデータ入力画面図示せずを表示させ、当該データ入力画面において、上記属性データの入力を被管理者に促すためのガイダンスなどを表示させ、入力操作部264を用いて属性データが入力されると、入力データを記憶部265に書き込み、以後の演算処理では記憶部265から読み込んだ属性データを活動量の演算に使用する。活動量計260の動作モードが、入力操作部264を用いて計測モードに切り替えられると、演算処理部263は、加速度センサ261から入力される加速度の検出出力に基づいて、活動量の算出処理を行うとともに、算出結果を記憶部265に書き込む処理を行い、かつ、算出結果を表示部262に表示する。活動量計260の動作モードが、入力操作部264を用いてデータ転送モードに切り替えられると、演算処理部263は、記憶部265に記憶されている身体活動量のデータを無線通信部266からネットワークアダプタ213へ送信する。演算処理部263は、被管理者の活動量として、例えば身体活動強度単位:METs、身体活動量単位:Ex厚生労働省:健康づくりのための運動指針2006よりを演算して出力する。身体活動強度とは、身体活動の強さを安静時の何倍に相当するかで表わす単位で、座って安静にしている状態が1METs、普通歩行が3METsに相当する。活動量とは、身体活動の量を示す単位で、身体活動強度に実施時間を掛けたものである。上述のように構成される健康度測定装置200においては、ネットワーク端末214並びにネットワークアダプタ213にプライベートIPアドレスが割り当てられ、ネットワーク端末214やネットワークアダプタ213は、ルータ212を経由してインターネット回線と通信することができる。また体温計220、体重計230、体脂肪率計240、血圧計250、活動量計260にはそれぞれ固有のIDが割り当てられており、体温計220、体重計230、体脂肪率計240、血圧計250、活動量計260それぞれの無線通信部からネットワークアダプタ213に送信されるデータに付与された個々のIDをネットワークアダプタ213においてプライベートIPアドレスに変換し、当該データをIPパケットに格納して宅内LANやインターネット回線に送信することができる。健康度測定装置で測定した体温、体重、体脂肪率、血圧の各情報を生体情報とし、活動量計で測定した測定結果を健康情報とする。また、健康度測定装置で測定する項目は本実施例で記載した項目に限らず、被管理者の年齢や性別等に対応した測定項目を選択する構成としても良い。例えば、女性なら骨密度測定装置を追加し、中年男性では内臓脂肪レベル測定装置を追加しても良い。図3に健康管理装置100の概略構成図を示す。図3に示すように健康管理装置100は例えばクラウドコンピューティングからなるネットワークを介したネットワーク通信機能を有するコンピュータ装置からなる。健康管理装置100は、後述する健康アドバイスサービスを被管理者に提供するサービス提供者の管理センタに設置されており、インターネット等を介してネットワーク通信を行うためのネットワークインタフェースI/F部110と、半導体メモリやハードディスク装置などで構成される記憶部111、健康管理装置の各部を統括的に制御する制御部112と、健康度測定装置200のネットワーク端末214に搭載されているウェブブラウザに対してウェブページなどのコンテンツを提供するウェブサーバ部113と、健康度測定装置200で測定又は健康度測定装置200のネットワーク端末214で被管理者が入力した生体情報を取り込む生体情報取得部121と、生体情報取得部121で取得した生体情報を蓄積する生態情報蓄積部122と、健康度測定装置200で測定又は健康度測定装置200のネットワーク端末214で被管理者が入力した健康情報を取り込む健康情報取得部123と、健康情報取得部123で取得した健康情報を蓄積する健康情報蓄積部124と、蓄積された生体情報や健康情報のデータを所定の表示形式に表示するための演算を行う演算部125と、健康アドバイス生成部130とから構成される。健康アドバイス生成部130は健康異常検出部131、問診部132を含む。また健康アドバイス生成部130は不揮発性メモリやフラッシュメモリで構成される記憶領域を有し、確率統計モデル133を記憶している。健康異常検出部131は生体情報と健康情報とに基づき、健康異常の有無を検出する。健康アドバイス生成部130は、問診部132に予め保存されている問診プログラムによる問診の結果と、蓄積された生体情報と健康情報とに基づき確率統計モデル133を使って、健康異常の要因を推定し、良好な健康状態を維持または健康度を改善するためのアドバイスを生成する。以下、良好な健康状態を維持または健康度を改善するためのアドバイスを健康アドバイスとする。また、健康アドバイスを提供するサービスを健康アドバイスサービスとする。確率統計モデル133はベイジアンネットワークの確率推論を用いている。ベイジアンネットワークとは、例えば非特許文献繁桝算男他、ベイジアンネットワーク概説、培風館で説明されているように、一部の変数を観測した時、その他の変数についての確率分布を求めたり、確率値が最も大きい状態をその変数の予測結果として得たりすることができるものである。つまり観測された変数の情報から、求めたい確率変数の確率、すなわち事後確率Pを求め、それによりX期待値や事後確率最大の値MAP値、ある仮説の確信度いくつかの変数が特定の値の組をとる同時確率などを評価する。こうした確率計算に基づく推論が確率推論と呼ばれている。本発明では生活環境や健康情報の要因を設定し、異常を観測した測定器のデータから、健康情報の異常の要因として推定するような計算処理を行っている。実際は多数のネットワークノードによって形成されるが、例えば最も簡単な構成を図4に示すと、A,Bが要因ノードであり、Cが結果ノードである。そしてCを観測したとき、AおよびBの事後確率を求めることによって、要因を推測する事が可能になる。健康管理装置100において、ネットワークI/F部110、記憶部111、生体情報蓄積部122、健康情報蓄積部124および確率統計モデル133記憶領域を除く各部はマイクロコンピュータにウェブブラウザや健康管理用のプログラムを実行させることによって実現されるものである。生体情報蓄積部122、健康情報蓄積部124は記憶部111と同様に、半導体メモリやハードディスク装置などで構成される。記憶部111、生体情報蓄積部122、健康情報蓄積部124は同一の記憶媒体でも良い。健康アドバイスサービスの提供を受けようとする被管理者は、健康度測定装置200のネットワーク端末214のウェブブラウザを使って健康管理装置100のウェブサーバ部113が配信する健康管理システムのホームページにアクセスし、さらに当該ホームページからリンクしている利用者登録のウェブページにアクセスして新規に利用者登録を行う。この利用者登録のウェブページには、例えば希望者被管理者の呼び名ニックネーム、誕生年月、性別などの個人情報を個人IDと管理付けて登録ができ、登録すると入力内容がネットワーク端末214のウェブブラウザから健康管理装置100のウェブサーバ部113に返信され、ウェブサーバ部113で受け取った個人情報が制御部112を介して記憶部111に格納される。尚、制御部112は、登録された被管理者毎に固有のウェブページ以下、個人用ホームページと呼ぶ。を作成して記憶部111に記憶させる。次に、健康管理システムの動作について、更に図5のフローチャートを用いて説明する。ステップS101で健康アドバイスサービスの提供を受けようとする希望者被管理者は、ネットワーク端末214のウェブブラウザを使って健康管理装置100のウェブサーバ部113が配信する健康アドバイスサービスのホームページにアクセスし、前述した方法により利用者登録を済ませた後、健康アドバイスサービスのホームページからログインすることで、当該ホームページからリンクしている被管理者の個人用ホームページにアクセスする。ステップS102で、利用者登録が完了した後に最初に個人用ホームページにログインすると、健康管理装置100の制御部112がウェブサーバ部113に健康度取得用のウェブページをネットワーク端末214のウェブブラウザへ送信させる。健康度取得用ウェブページ画面の一例を図6に示す。図6の健康度取得用ウェブページ画面300は、データ表示部301と取込みアイコン302、送信アイコン303で構成される。データ表示部301は、日付けや各測定データを表示する領域である。取込みアイコン302と送信アイコン303は、ボタン機能を有し、図示しないマウスによりカーソルを各アイコンに移動してクリックすることで取込み又は送信の操作入力を行うことができる。取込みアイコン302をクリックすると、ネットワーク端末214は、体温計220、体重計230、体脂肪率計240、血圧計250、活動量計260の各無線通信部223、234、247、255、266から、ネットワークアダプタ213を通じ、体温計220、体重計230、体脂肪率計240、血圧計250で測定された生体情報と、活動量計260で測定された活動量の数値を取込み、日時情報と共に表示部301に表示させる。この時、日付けや各測定数値はネットワーク端末214に付属している図示しないキーボード等の入力手段によってユーザーが入力しても良い。例えば活動量計の測定結果の代わりに、ユーザーが別途測定した歩数データを直接入力する構成とすることで、歩数計等の簡単な装置を装着するだけで被管理者の活動量を測定することができる。これら数値が表示された状態で、送信アイコン303をクリックすると、これらのデータがルータ212を通じて健康管理装置100に送信される。健康管理装置100は受け取ったデータをネットワークI/F部110と制御部112を介し、被管理者と対応付けて、生体情報は生体情報取得部121を通じて生体情報蓄積部122に、健康情報は健康情報取得部123を通じて健康情報取得部124に蓄積される。ステップS103で演算部125は、蓄積された健康情報数値を時系列的に分単位、時単位、日単位等の、例えば歩数から消費カロリーへというような所定の形式に演算し、新しいデータをグラフの上部に順次追加した表示データとしてネットワーク端末214に送信し、ネットワーク端末214は受け取ったデータを表示する。ネットワーク端末での表示例を図7に示す。ステップS104で問診部132は、制御部112、ネットワークI/F部110を通じ、健康度測定装置200のネットワーク端末214と通信を行うことで、被管理者にその時の健康状態を問い合わせる問診を行い、問診の結果により確率統計モデルのネットワークノードの事前確率を変更するプロセスを行う。ネットワークノードの構成の一部を図8に示す。図8に示すように、カロリー過多、ストレス、疾患が要因ノードであり、体重が結果ノードである。カロリー過多、ストレス、疾患には事前確率を設定し、体重にはカロリー過多、ストレス、疾患を親とする条件付き確率を設定する。そして体重を観測したとき、カロリー過多、ストレス、疾患の事後確率を求め、その事後確率によって要因を推測する。ステップS104の、問診実施から確率統計モデルのネットワークノードの事前確率を変更する流れの詳細を図9に、問診部132に保存されている問診プログラムで設定されている問診項目の一部を図10に示す。問診項目は重要度によってランク分けされ、特に注意すべき項目が懸念材料として設定されている。図10では運動系の間食が多い、ストレス系の夜眠れない、疾患系のむくみがあるが懸念材料として設定されている。ステップS201で運動系の問診を実施する、問診項目は図10の運動系の欄にあるようにウォーキングを始めた間食が多い運動は嫌い等である。S202では各問診のチェックされた項目を確認して、懸念材料の問診にチェックがあるか、個数はいくつあるかをカウントする。S203で懸念項目には一項目につき0.05ポイント分確率の上昇を設定して、運動系ノードの事前確率を上昇させる。仮に懸念項目のチェックがない場合には、一項目につき0.05ポイント分確率の下降を設定して、運動系ノードの事前確率を下降させる。ステップS204でストレス系の問診を実施する、問診項目は図10のストレス系の欄にあるように夜眠れない不安がある目覚めが良い等である。S205では各問診のチェックされた項目を確認して、懸念材料の問診にチェックがあるか、個数はいくつあるかをカウントする。S206で懸念項目には一項目につき0.05ポイント分確率の上昇を設定して、ストレス系ノードの事前確率を上昇させる。仮に懸念項目のチェックがない場合には、一項目につき0.05ポイント分確率の下降を設定して、ストレス系ノードの事前確率を下降させる。ステップS207で疾患系の問診を実施する、問診項目は図10の疾患系の欄にあるように食欲がないむくみがある血圧が正常等である。S208では各問診のチェックされた項目を確認して、懸念材料の問診にチェックがあるか、個数はいくつあるかをカウントする。S209で懸念項目には一項目につき0.05ポイント分確率の上昇を設定して、疾患系ノードの事前確率を上昇させる。仮に懸念項目のチェックがない場合には、一項目につき0.05ポイント分確率の下降を設定して、疾患系ノードの事前確率を下降させる。以上の流れで問診の内容を確率統計モデルに反映する事が可能となる。仮に問診をネットワークノードとして構成することもできるが、その場合ノード数がかなり増加することによって条件付き確率表が膨大になり、計算が大幅に複雑になる。このようにネットワークノードの事前確率を変更することによって、計算を複雑にすることなくベイジアンネットワークによる確率統計モデルのネットワークノード数を増加したのと同じ効果があり、より精度の高い推測が可能になる。図5に戻って説明する。ステップS105で健康異常検出手段131は、生体情報蓄積部122のデータベースのデータを分析し、健康異常の有無を判断する。ここで言う健康異常とは、健康を維持する上での生体情報の計測値が明らかな変化を示しているものとする。例えば、体重を毎日計測していて設定した所定の標準値から逸脱した場合を異常と判断する。健康異常があると判断した場合S105/yesステップS106に進み、生体情報蓄積部122に蓄積された生体情報データと健康情報蓄積部124に蓄積された健康情報データとを元にして、ステップS104で問診によってノードの確率を変更した確率統計モデルを使って健康異常の要因を推測する。ステップS107では、健康異常要因に関連づけた健康アドバイスを選択して提示する。例えば体重が増えてきたという異常を検出したとき、複数のランクに分割した歩数の観測ノードにおいて、少ないと観測されているとすれば、運動不足であるという要因が推定され、軽いジョギング6METsを30分続けてみましょうというような健康アドバイスを行う。食欲がないむくみがあるなどの疾患形の問診にチェックがあった場合は、血糖値が高くなっており可能性があります。医療機関の受信をお勧めします。というような健康アドバイスを行うようにしてもよい。ステップS105で、健康異常がないと判定した場合S105/no、ステップS107に進み、現在の健康活動を維持するようなアドバイスを提示するようにする。また、健康異常がないと判定した場合でも、問診項目の懸念材料にチェックがあった場合は、チェックがあった項目に対応するアドバイスを提示するようにしても良い。以上のように、本発明の健康管理システムによれば、被管理者に問診を行い、問診結果によりネットワークノードの事前確率を変更することによって、ベイジアンネットワークによる確率統計モデルのネットワークノード数を増加したのと同じ効果があり、より精度の高い推測が可能になる。さらに問診により現状の被管理者の健康状態を反映した異常の要因を推定するので、現時点での健康を考慮した健康アドバイスを提示でき、健康不安を解消することができる。"